Last updated on 8 juil. 2024

Vous envisagez une carrière dans l’exploration de données. Quelles technologies émergentes façonneront votre avenir ?

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L’exploration de données est le processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données. Le domaine est en constante évolution avec de nouvelles technologies qui promettent de révolutionner la façon dont vous collectez, analysez et interprétez les données. Si vous envisagez une carrière dans l’exploration de données, il est essentiel de se tenir au courant de ces technologies pour votre réussite future. Ils amélioreront non seulement vos compétences, mais ouvriront également de nouvelles voies sur le marché du travail. Alors que vous vous lancez dans ce cheminement de carrière passionnant, il sera essentiel de comprendre l’impact des technologies émergentes pour rester en tête de l’industrie.

Des experts chevronnés contribuent à cet article

Sélectionnés par la communauté pour 6 contributions. En savoir plus

1 Intégration de l’IA

Intelligence artificielle (IA) transforme rapidement l’exploration de données. Les algorithmes d’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, sont particulièrement influents, automatisant l’extraction de modèles et faisant des prédictions à partir de données. En tant que futur mineur de données, vous travaillerez probablement avec ces algorithmes pour gérer plus efficacement des ensembles de données complexes. La capacité de l’IA à apprendre des données signifie qu’au fil du temps, les systèmes avec lesquels vous travaillez deviendront plus précis et plus perspicaces, offrant un avantage concurrentiel pour découvrir des informations précieuses.

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Cevi Herdian

Data Scientist | MLOps | 3x Kaggle Expert
The futures will be AI. Especially LLM/Chatbot that shaping element of the each industries. Because the industries needs fast and agile solution, it means the company need AI technology to summarizing and make real-time decision with some of the fundamental model from LLM.

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Maryum J.

B2B Lead Generation Expert | Helping B2B Companies Drive Revenue Growth Through Targeted Prospecting | Grow Your Sales Pipeline
Emerging technologies that will shape the future of data mining careers include: Artificial Intelligence (AI): AI algorithms enhance data processing capabilities and predictive analytics. Machine Learning: Enables algorithms to learn from data patterns and make data-driven predictions. Big Data Technologies: Tools like Hadoop and Spark handle large datasets for advanced analysis. Natural Language Processing (NLP): Extracts insights from unstructured text data, improving data mining capabilities.

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Sai Asritha Yakkali

Data Analyst | University of Hartford | ex- Accenture | looking for Full-time roles | Business Analytics | Data analytics | Data science| Machine learning
Quantum computing has the potential to revolutionize data mining by solving complex problems at exponentially faster speeds than classical computers. Quantum computers utilize the principles of quantum mechanics, such as superposition and entanglement, to process massive amounts of data simultaneously. This capability is particularly beneficial for high-speed data analysis, pattern detection in large datasets, and the execution of complex algorithms.

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2 Informatique en nuage

Le cloud computing offre des ressources évolutives pour le stockage des données et la puissance de calcul, ce qui est essentiel pour gérer le big data. Avec les services cloud, l’infrastructure nécessaire à l’exploration de données est plus accessible que jamais. Vous pouvez travailler avec de vastes ensembles de données sans avoir besoin de matériel coûteux ni vous soucier des limites de capacité. De plus, les plateformes cloud fournissent un environnement collaboratif capable de prendre en charge le travail à distance et le partage de données en temps réel, ce qui est inestimable dans les espaces de travail mondialisés d’aujourd’hui.

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Danilo Dias

Data Science and Analytics
AWS (Amazon Web Services) is particularly important for data mining due to its comprehensive suite of scalable and flexible cloud services. AWS provides robust tools for data storage, processing, and analysis, such as Amazon S3 for storage, Amazon EMR for large-scale data processing, and AWS Glue for data integration.

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3 Appareils IoT

L’Internet des objets (IdO) crée un afflux massif de données en temps réel provenant des appareils connectés. Ces données sont une mine d’or pour l’analyse, offrant des informations sur le comportement des utilisateurs, les performances du système, etc. En tant que mineur de données, vous devrez être capable de travailler avec ce flux continu d’informations et d’en extraire des informations exploitables . L’IoT vous met également au défi de maintenir l’intégrité et la confidentialité des données, des compétences de plus en plus importantes à mesure que de plus en plus d’appareils deviennent interconnectés.

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4 Analyse du Big Data

L’analyse du Big Data fait référence au processus d’analyse d’ensembles de données volumineux et complexes pour révéler des modèles, des tendances et des associations, en particulier en ce qui concerne le comportement humain et les interactions. Ce domaine se développe rapidement et, en tant que mineur de données, vous serez à l’avant-garde de cette expansion. Votre capacité à gérer et à analyser ces données sera cruciale pour prendre des décisions et des prévisions éclairées dans divers secteurs.

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Nourdine S.

Data Manager | Health Economics Analyst | Python & SAP Analytics
Big Data Analytics with hadoop and Apache Spark is a good basis to start. Using the HDFS system with Big data processing techniques via Spark will allow you to manage Big Data efficiently. For exemple, RDD methods will allow you to execute code and perform action on your distributed database, for exemple, in a very simple and intuitive way.

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5 Technologie blockchain

La technologie blockchain offre un moyen sûr et transparent de stocker des données, ce qui peut être particulièrement utile dans l’exploration de données pour garantir l’intégrité des sources de données. En tant que mineur de données, comprendre la blockchain sera bénéfique pour travailler avec des données qui nécessitent des niveaux élevés de sécurité et de confiance. Cette technologie ouvre également de nouvelles possibilités pour le partage et l’analyse décentralisés des données, ce qui pourrait redéfinir la façon dont les données sont traitées entre les organisations.

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6 Analyse prédictive

L’analyse prédictive utilise des données historiques pour faire des prédictions sur les événements futurs. Dans le domaine de l’exploration de données, cela signifie utiliser les données passées pour identifier les tendances et anticiper les résultats. En tant que personne dans ce domaine, la maîtrise de l’analyse prédictive vous permettra de fournir une prévision précieuse dans les scénarios futurs potentiels pour les entreprises et les organisations, ce qui rend votre rôle indispensable pour la planification stratégique.

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Nourdine S.

Data Manager | Health Economics Analyst | Python & SAP Analytics
Forecasting methods may have a complementary role toward data mining. Identifying scenarios relating to regulatory hypotheses and underlying theories, for example in economics, will show the way to forward for data miners. On the other hand, we can identify data quality problems through regression modeling and thus go back in the process.

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7 Voici ce qu’il faut considérer d’autre

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1 Intégration de l’IA

2 Informatique en nuage

3 Appareils IoT

4 Analyse du Big Data

5 Technologie blockchain

6 Analyse prédictive

7 Voici ce qu’il faut considérer d’autre

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