Quelles compétences pour décrocher votre prochain emploi en apprentissage machine ?

L’apprentissage machine (Machine learning, en anglais) est en vogue en ce moment et semble sur le point de faire l’objet d’une prise de contrôle plus large de la technologie...

Nate Swanner de dice.com s’est penché sur le sujet, dans l’un de ses billets.

Au fur et à mesure que les emplois se libèrent, dice.com a identifié les compétences nécessaires pour décrocher votre prochain emploi en Machine learning. Depuis le début de 2016, le nombre total d’emplois en sciences des données a augmenté de 50 % par rapport à l’intelligence artificielle.

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Une étude récente réalisée par la firme Univa démontre que 96 % des professionnels en TIC affirment que le nombre de projets d’apprentissage machine augmentera au cours des 24 prochains mois. Environ 68 % des personnes interrogées attestent que leur entreprise a également eu de plus en plus recours à l’apprentissage machine au cours des deux dernières années.

L’intérêt pour une technologie ou une compétence correspond généralement à la croissance de l’emploi. Et de fait, le nombre d’emplois dans le secteur de l’apprentissage machine ne cesse d’augmenter au fil du temps.

Il y a eu une forte augmentation au cours de la dernière année, alors que Google, Apple et Microsoft se sont sérieusement intéressés à ce dont l’apprentissage machine est capable. Au fur et à mesure que chaque entreprise déploie ses propres outils de développement, l’engagement et l’intérêt des développeurs augmentent.

Nous noterons également que les termes « science des données » et « intelligence artificielle » sont des termes généraux, ce qui nous dit que les entreprises qui embauchent pour des emplois d’apprentissage machine n’ont pas encore de cadre préféré et qu’elles ne savent peut-être pas exactement à quoi sert le ML.

L’enquête d’Univa démontre que 82 % des professionnels de la technologie prévoient d’utiliser un système hybride en nuage pour leurs projets d’apprentissage machine.

Seulement 22 % des personnes interrogées par Univa affirment que leur entreprise a des projets d’apprentissage machine en cours de production ; 28 % en sont à la phase pilote, et 50 % à la phase de recherche.

C’est probablement parce que l’apprentissage machine et l’IA ne sont pas prêts pour les heures de grande écoute. N’oublions pas que, même si nous sommes en 2018 et que les ordinateurs peuvent faire toutes sortes de choses intéressantes, ils doivent être enseignés, et nous sommes dans cette ère d’apprentissage. C’est pourquoi c’est le moment idéal pour se lancer dans l’apprentissage machine.