Les progrès technologiques continuent d’orienter la façon dont les gens travaillent et les types de fonctions que les organisations recherchent.  « Vous voyez que, surtout dans les technologies nouvelles et à venir, comme le Big Data, il y a un grand besoin de spécialistes » dit Elodie Picard, Executive Manager de Michael Page IT.

Ceux qui possèdent des compétences en programmation python, cybersécurité et Blockchain continueront d'être très demandés cette année, de même que les compétences presque omnipotentes en IA et en Big Data qui font évoluer les fonctions à l'intérieur et à l'extérieur du secteur IT.

1.  Apprentissage machine

L'apprentissage machine est une méthode d'analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques. C'est une branche de l'intelligence artificielle basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Les principaux langages de programmation d'apprentissage machine sont Python, C++, Java, R et JavaScript, mais Julia, Scala, MATLAB et SAS relèvent également de cette spécialité.  Les langages utilisés sont dictés par l'environnement et le secteur dans lequel ils sont appliqués. Les experts en données des services financiers peuvent utiliser une combinaison de Python, SAS et Matlab pour intégrer tous les aspects de la modélisation des données, du développement d'algorithmes, de l'analyse risque/statistique, de l'analyse Web et l'extraction de données.

2. Big data

Big Data est le terme qui décrit le grand volume de données, à la fois structurées (provenant de systèmes internes de CRM/données ou de fournisseurs d'information externes) et non structurées (Internet/site web) qui inonde une entreprise au quotidien. La Big data peut être analysé pour obtenir des informations permettant d’opter pour de meilleures décisions commerciales (par exemple, l'amélioration des produits) et élaborer une stratégie commerciale.  Définis par les 3 « V » (volume, vitesse et variété), les principaux défis tournent autour de la saisie des données, du stockage, de l'analyse, du transfert, de l'interrogation et de la confidentialité. Les technologies/outils clés sont :  Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB et NoSQL.

3. programmation Python

Python est un outil de plus en plus populaire pour l'analyse des données et statistiques. Python a été explicitement conçu a) pour que le code écrit en Python soit facile à lire pour les humains, et b) pour minimiser le temps de codage. De nombreux sites web très fréquentés, tels que YouTube, Spotify et Dropbox, sont créés en utilisant Python car il vous permet de créer, mettre à jour, stocker et récupérer des données dans diverses bibliothèques et systèmes d'exploitations.  Python est largement utilisé pour les données, l'analyse statistique, la modélisation et l'apprentissage machine, utilisant des extensions telles que SciKit, SciPy, Pandas et Numpy.

4. Ingénierie en IA

Souvent considérée comme le « Saint Graal » au sein de la communauté technologique, l'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui met l'accent sur la création de machines et de systèmes intelligents qui fonctionnent et réagissent comme les humains. Certaines des activités pour lesquelles les ordinateurs dotés d'intelligence artificielle sont conçus comprennent : l'analyse prédictive, la reconnaissance vocale, l'apprentissage, la planification et la résolution de problèmes.  L'ingénierie des connaissances et l'apprentissage machine sont au cœur de l'intelligence artificielle et sont extrêmement complexes.  Siri, Alexa, Pandora, Netflix, Chatbots et Smart Cars sont des exemples de situations réelles où vous découvrirez les progrès réalisés dans ce domaine. Les langages de développement sont ceux qui se reflètent dans l'apprentissage machine.

5. Expertise en cybersécurité

La « cybersécurité » est la pratique qui consiste à défendre les serveurs informatiques, les appareils mobiles, les systèmes électroniques, les réseaux et les données contre les attaques malveillantes. Le terme s'applique dans divers contextes, mais il est davantage aligné sur les éléments essentiels des opérations techniques de sécurité de l'information (le terme général étant InfoSec). De nouvelles menaces de sécurité apparaissent chaque jour, il est donc important que les professionnels du secteur soient adaptables et curieux, et qu'ils gardent la tête froide lorsqu'il s'agit d'élaborer des contre-stratégies.

6. Visualisation des données

Les outils de visualisation des données vont au-delà des tableaux et graphiques standard utilisés dans les feuilles de calcul Excel. Ils affichent les données de manière sophistiquée comme les infographiques, les cadrans et les jauges, les courbes, les cartes thermiques et les diagrammes.  Les outils de visualisation tels que Tableau, QlikView, PowerBI et Microstrategy aident les entreprises à choisir la meilleure décision stratégique et commerciale en extrayant les données des systèmes financiers, commerciaux, marketing et opérationnels.  La création de tableaux de bord dans ces outils permet aux utilisateurs finaux de les manipuler ou d'explorer les données pour améliorer les requêtes et analyses.  La qualité de la sortie dépend de la qualité des données saisies dans les bases de données/stocks de données et est normalement extraite par codage dans Microsoft SQL ou Oracle SQL (PL/SQL).

7. Gouvernance des données

La gouvernance des données est un concept de gestion des données qui permet à une organisation de s'assurer que la qualité des données reste élevée tout au long du cycle de vie complet des données.  Les principaux domaines de la gouvernance des données comprennent la disponibilité, la convivialité, la cohérence, l'intégrité et la sécurité des données.  Il s'agit notamment de mettre en place des processus pour assurer une gestion efficace des données dans l'ensemble de l'entreprise, par exemple en rendant compte des effets négatifs de la mauvaise qualité des données et en veillant à ce que les données dont dispose l'entreprise puissent être utilisées efficacement par l'organisation tout entière.

8. Blockchain

Blockchain est une liste croissante d'enregistrements (appelés blocs) qui sont liés par cryptographie.  Chaque bloc contient un hachage cryptographique du bloc précédent, un horodateur et des données de transaction. Une Blockchain est résistante à la modification et est « un enregistrement ouvert et distribué qui peut enregistrer les transactions entre deux parties de manière efficace et de manière vérifiable et permanente. » Pour une utilisation en tant que rapport de distribution, une Blockchain est généralement gérée par un réseau peer-to-peer validant de nouveaux blocs. Elle ne peut être modifiée rétroactivement sans modifier tous les blocs suivants.  Inventée à l'origine en 2008 pour servir de registre des transactions publiques de la monnaie cryptée bitcoin, l'invention de la Blockchain pour bitcoin en a fait la première monnaie numérique à résoudre le problème des « doubles dépenses » sans la nécessité d'une autorité de confiance ou d'un serveur central.

9. Sécurité de l'information

La sécurité de l'information est un terme qui décrit le processus de « protection » de la propriété intellectuelle et des « données » d'une entreprise (aussi appelée « sécurité des données »).  Les organisations détiennent aujourd'hui d'importants volumes de données (sous des formes structurées et non structurées).  Une entreprise doit avoir une stratégie de gestion des risques clairement définie sur la façon de protéger ses données.  De plus, une entreprise doit disposer de processus, d’outils et de politiques nécessaires pour prévenir, détecter, documenter et affronter les menaces contre l'information numérique et non numérique. Si la menace d'atteinte à la protection des données et de fuites augmente, il en va de même de l'examen minutieux des entreprises, du niveau de la conformité et de la résilience informatique qu'elles sont tenues de respecter.

10. Aspect commercial

L'une des compétences clés que de nombreuses entreprises devraient rechercher est l’aspect commercial au sein de leur secteur et de leur marché actuel en vue de maximiser leurs profits.  Un professionnel doit être conscient et impliqué dans tous les défis et opportunités auxquels l'entreprise est confrontée, maintenant ou à l’avenir, et en tirer le meilleur parti.  La capacité de construire et de superviser un accord, qui augmentera le profit, ou la capacité de considérer la situation dans son ensemble pour améliorer les processus et générer de meilleurs revenus, est une compétence souhaitable dans tous les secteurs.

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