Il existe de nombreux documents, cadres et expériences en ligne pour se familiariser avec cette discipline. Vous n'avez pas besoin d'être parfait en mathématiques ou d'étudier des documents de recherche complexes pour vous lancer.

Suivez le guide de l'intelligence artificielle pour les débutants, quelques cours, des tutoriels, et en un rien de temps ; vous serez opérationnel. C'est merveilleux en théorie, mais avec tant d'options à explorer, il est facile pour un débutant de se perdre et de passer d'innombrables heures à faire des recherches sur le sujet sans vraiment arriver à quelque chose.

C'est là qu'intervient cet article intitulé "Guide du débutant en intelligence artificielle". Cependant, cet article de blog explorera un guide du débutant pour apprendre l'intelligence artificielle et de nombreuses bonnes ressources pour démarrer dans ce monde fascinant.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'idée de ce qui distingue l'IA a évolué, même si, au fond, l'objectif a toujours été de construire des machines intelligentes qui pensent comme des humains.

Après tout, les êtres humains se sont révélés être les seuls capables d'interpréter le monde qui les entoure et de faire la différence sur la base de ce qu'ils apprennent. Cependant, pour construire des machines intelligentes qui pourraient aider le monde à accomplir cette tâche plus efficacement, il est logique de commencer à le faire plus efficacement.

En d'autres termes, l'IA peut être considérée comme une forme de stimulation artificielle de la pensée abstraite, créative et déductive, en particulier de la capacité d'apprentissage, à l'aide d'ordinateurs numériques à logique binaire. Cependant, l'intelligence artificielle est :

• Une entité intelligente développée par les humains
• Capable d'exécuter un comportement intelligent sans instructions explicites
• Capable de raisonner et d'agir raisonnablement et humainement.

Intelligence artificielle (IA) est une branche ou un sous-domaine de l'informatique qui vise à construire ou à reproduire l'intelligence humaine dans les machines. Mais que faut-il pour rendre une machine intelligente ? L'apprentissage profond et l'apprentissage automatique sont deux types de techniques d'IA utilisées par de nombreux systèmes d'IA.

L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, pouvait être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais, elle est désormais considérée comme une opération essentielle.

L'évolution de l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle, souvent appelée IA, est un domaine d'étude qui a débuté en 1956 avec le créateur du mot, John McCarthy. Son importance s'est accrue en raison de l'augmentation des volumes de données, de la complexité accrue des algorithmes et de la programmation, ainsi que des progrès en matière de stockage informatique et de puissance de calcul.

L'IA évolue rapidement depuis quelque temps, et ce qui était auparavant considéré comme faisant partie de l'IA est aujourd'hui simplement considéré comme une fonction de l'ordinateur. Une calculatrice, par exemple, a pu être considérée comme un composant de l'IA dans le passé. Mais elle est désormais considérée comme une opération plutôt basique.

Les méthodes suivantes sont essentielles à la mise en œuvre et à la construction de systèmes d'IA :

Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel, parfois appelé NLP, est l'étude de la manière dont les ordinateurs interagissent avec un langage humain naturel et développent une compréhension pour prendre des mesures appropriées.

Deux types de technologies NLP (traitement du langage naturel) sont la reconnaissance et la synthèse vocales. Par exemple, les assistants vocaux tels que Siri, Google Assistant, Alexa d'Amazon et d'autres sont des applications NLP (traitement du langage naturel).

L'analyse syntaxique, la reconnaissance de texte, le marquage de la parole, l'exploration de texte, la traduction automatique et la recherche d'informations ne sont que quelques-unes des approches utilisées.

Machines vectorielles : Ces machines sont utilisées pour identifier des données en fonction de la valeur d'un paramètre. L'utilisation de la différenciation pour la division est cruciale dans l'application des machines vectorielles. Des exemples de machines vectorielles sont la reconnaissance des visages, la reconnaissance des textes et la reconnaissance des images.

Heuristique : L'heuristique utilise les processus d'apprentissage par essais et erreurs pour encourager les gens à apprendre de leurs erreurs et à les éviter. Cela implique la mise en correspondance des erreurs et des corrections, à l'instar d'un cerveau humain.

Réseaux neuronaux artificiels : La technique des réseaux neuronaux artificiels (ANN) est basée sur le câblage et le comportement du cerveau humain, dans lequel des modèles sont détectés dans les entrées de données.

Les ANN (réseaux de neurones artificiels) traitent les big data pour identifier des modèles et les cartographier afin de prendre des décisions qui imitent le cerveau humain. Il imite le comportement d'apprentissage humain en employant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, la reconnaissance des formes, l'apprentissage renforcé, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

Les différents niveaux de systèmes d'IA

L'intelligence artificielle se compose de trois niveaux distincts:

• Intelligence artificielle étroite
• Intelligence générale artificielle
• Superintelligence artificielle

Intelligence Artificielle Étroite (ANI)

L'intelligence artificielle étroite est un type de système d'IA faible qui se spécialise dans des objectifs particuliers. Également appelée IA étroite ou intelligence artificielle minimale, elle est conçue pour une seule chose : accomplir une seule tâche.

Ces programmes sont considérés comme intelligents, mais ils fonctionnent avec peu de limitations, c'est pourquoi on les appelle l'IA minimale. Elle n'essaie pas de reproduire l'intelligence humaine ; au contraire, elle invoque le comportement humain en fonction de critères spécifiques.

L'IA étroite est un type d'intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel pour effectuer des opérations. Les technologies d'IA, telles que les chatbots et les systèmes de reconnaissance vocale comme Google assistant et la reconnaissance faciale, en sont des exemples. L'apprentissage profond permet de personnaliser l'expérience utilisateur, comme les assistants virtuels qui conservent vos données pour améliorer votre expérience future.

Intelligence générale artificielle (AGI)

L'intelligence générale artificielle, parfois appelée AGI, est un terme utilisé pour décrire l'intelligence artificielle au niveau des machines qui peuvent imiter l'intellect humain tout en démontrant la capacité d'appliquer leurs connaissances pour résoudre des difficultés.

L'AGI est également appelée IA forte ou IA profonde car elle implique une forme d'intelligence générale artificielle. Les exemples sont la reconnaissance, le rappel, la vérification d'hypothèses et bien d'autres choses encore.

Super Intelligence Artificielle (ASI)

La superintelligence est encore une idée spéculative à l'heure actuelle. Les gens pensent qu'elle pourrait être développée dans le futur, mais elle n'existe pas dans la réalité pour le moment. La superintelligence peut être caractérisée comme le moment où une machine dépasse les capacités humaines et devient consciente d'elle-même.

Ce concept a inspiré de nombreux films et romans de science-fiction dans lesquels des robots capables de développer des sentiments et des émotions pourraient vaincre l'humanité elle-même. La superintelligence artificielle est un concept que les gens connaissent encore mal, ses effets sont imprévisibles et son influence ne peut pas encore être quantifiée.

Comment devenir un ingénieur en IA en huit étapes simples

Il peut être utile de se demander si vous souhaitez ou non vous impliquer profondément dans la recherche sur l'IA lorsque vous décidez de devenir ingénieur en intelligence artificielle. Si tel est le cas, un diplôme de mathématiques, d'informatique ou de science des données suivi d'une maîtrise ou d'un doctorat en IA pourrait être une excellente voie.

Chaque carrière est différente, mais voici le guide du débutant en intelligence artificielle (IA), étape par étape, qui peut vous mettre sur la bonne voie pour votre carrière. Vous pouvez ainsi vous lancer dans le développement de logiciels d'intelligence artificielle (IA) de la bonne manière :

Acquérir l'éducation nécessaire

La première étape dans la poursuite d'une carrière dans l'intelligence artificielle est de recevoir un certificat d'aptitude professionnelle. diplôme universitaire pertinent. Un baccalauréat en informatique, en science des données, en ingénierie, en physique, en mathématiques, en statistiques ou dans un autre domaine quantitatif est nécessaire.

Les certifications en IA ou en science des données peuvent vous aider à répondre aux exigences en matière d'éducation et à acquérir une expertise technique. Un diplôme de master peut être nécessaire dans certaines situations.

Concentrez-vous sur ce que vous voulez construire.

Énoncez clairement vos objectifs et veillez à ce qu'ils soient clairs et concis, par exemple "développer des algorithmes qui prédisent la tension artérielle d'une personne".

Ce n'est qu'après avoir défini vos objectifs que vous pourrez décomposer vos activités en petites parties. De plus, limitez votre champ d'action, car l'intelligence artificielle (IA) est un terme décourageant par son ampleur, et déterminez les ressources dont vous aurez besoin.

Mettez vos connaissances à l'épreuve en résolvant un problème simple pour commencer

Vous pouvez commencer par des réseaux neuronaux modestes et évoluer vers des réseaux plus complexes au fil du temps. Commencez par des problèmes simples. Expérimentez diverses méthodes pour exploiter la prise de décision algorithmique tout en essayant de les résoudre, et effectuez des recherches de base.

Trouver la solution la plus rapide à un problème spécifique est la première étape pour se lancer dans l'IA. Créez un algorithme simple d'apprentissage automatique et testez-le. Ensuite, pour améliorer votre expertise, affinez votre solution immédiate - expérimentez la mise à niveau de différentes parties et voyez comment elles influent sur les performances globales.

Lancez-vous dans l'apprentissage profond : Découvrez les réseaux neuronaux artificiels

En tant que débutant, vous devez avoir une forte envie d'apprendre le deep learning. Cependant, si vous voulez en savoir plus sur cette approche d'apprentissage automatique (deep learning), vous devez comprendre les bases des réseaux neuronaux artificiels.

C'est là que les ressources en ligne sur l'apprentissage profond peuvent être plus utiles. Cependant, pour tester vos compétences récemment développées, le cadre open-source à utiliser est le suivant :

• L'une des saveurs les plus populaires basées sur Python est TensorFlow, qui est alimentée par le moteur TensorFlow de Google.
• Tous les frameworks basés sur Python, tels que Theano, Scikit-learn, Keras, et
• Deep-learning-4j, un cadre Java

Choisissez votre langage de programmation

Pensez à langage de programmation à apprendre pour se lancer dans le développement de l'intelligence artificielle. Le choix du langage de programmation n'est pas si essentiel. Choisissez un langage grand public (même si vous pouvez aussi faire de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec des langages de programmation moins connus). Un que :

• Il vous offre un grand nombre d'outils et de bibliothèques de haute qualité.
• se distingue en termes de performances
• Ça pourrait être C++, Java, Pythonou Octave

Chaque langage de programmation possède ses propres caractéristiques et limites en termes de performances et de disponibilité des bibliothèques.

Développer un matériel informatique puissant ou utiliser un matériel en nuage (cloud)

Attendez-vous à un haut degré de sophistication technique lorsqu'il s'agit d'utiliser l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Un système matériel puissant utilisant la combinaison de GPU et de CPU très performants est nécessaire si vous pensez :

Il existe un grand nombre de modèles différents ; vous testerez de nombreux modèles avant de faire votre choix. Des expériences de plus en plus complexes dans lesquelles l'IA est utilisée sont menées.

Dans ce cas, vous pouvez soit développer une super machine puissante, soit opter pour une solution alternative basée sur le cloud computing. Cependant, vous pouvez envisager les alternatives suivantes pour le cloud computing :

Cloud TPU est un matériel informatique personnalisé conçu pour accélérer les opérations tensorielles plus efficacement qu'un GPU ou un CPU.

Google CoLab: un environnement Jupyter notebook immédiatement pré-activé qui ne nécessite pas de configuration ; vous avez un accès rapide au GPU basé sur le cloud pour exécuter vos scripts.

Se familiariser avec les algorithmes d'apprentissage automatique les plus courants

Supposons que vous souhaitiez vous lancer dans le développement de l'IA. Dans ce cas, vous devrez être à l'aise avec les SVM (machines à vecteurs de support), les RNN (réseaux neuronaux récurrents), l'apprentissage profond et d'autres arbres de décision et forêts aléatoires.

Rejoignez une communauté Kaggle et partagez votre code

Mettez en pratique vos compétences nouvellement acquises. Participez à un Concours Kaggle pour vous aider à en savoir plus sur les problèmes sur lesquels travaillent d'autres développeurs d'IA. Expérimentez diverses techniques et choisissez celle qui fonctionne le mieux.

Non seulement vous avez la possibilité de mettre à l'épreuve vos compétences en matière de développement de logiciels d'IA, mais vous avez également l'occasion de partager vos connaissances avec des ingénieurs en IA.

Vous ferez partie d'une grande communauté, vous poserez des questions sur une plateforme de discussion axée sur l'IA et vous partagerez vos concepts révolutionnaires au fur et à mesure que vous apprendrez l'intelligence artificielle.

La meilleure façon d'apprendre est de partager ses connaissances. Vous pouvez apprendre des autres lorsque vous partagez vos connaissances avec eux. Vous pouvez partager votre expertise sur GitHub ou sur la communauté Kaggle pour que les développeurs professionnels de l'IA fassent des commentaires pour l'améliorer.

Cela vous aidera à apprendre et à rendre votre programme plus efficace et plus précis. Ainsi, cela vous aidera à obtenir un bon résultat de votre système informatique.

Huit compétences nécessaires pour devenir un ingénieur en IA

Les tâches effectuées par les ingénieurs en IA dépassent de loin le champ de compréhension de la plupart des gens. Pour être honnête, l'idée de construire et de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique semble tout droit sortie d'un film de science-fiction. Pour être en mesure de le faire, voici les compétences que tout ingénieur en IA doit posséder :

1. Analytique

Pour être en mesure de construire des algorithmes d'apprentissage profond qui détectent des modèles, une solide compréhension de l'analytique est nécessaire. Une bonne maîtrise de l'analytique vous aidera à tester et à configurer l'IA. 

2. Mathématiques appliquées

Les mathématiques appliquées sont indispensables si vous vous intéressez à l'ingénierie de l'intelligence artificielle, car elles sont au cœur des systèmes d'IA. Une connaissance approfondie de la descente de gradient, de la programmation quadratique et d'autres sujets tels que l'optimisation convexe est nécessaire.

3. Statistiques et algorithmes

Lorsqu'on utilise des algorithmes, il est nécessaire d'avoir une solide connaissance des statistiques. Les développeurs d'IA doivent être familiarisés avec l'écart-type, les probabilités et les modèles tels que le modèle de Markov caché et le modèle de Naive Bayes.

4. Maîtrise du langage de programmation

Cela ne devrait pas être une surprise. Pour réussir en tant qu'ingénieur en IA ou développeurvous devrez maîtriser au moins deux langages de programmation. Python est le langage le plus populaire parmi les ingénieurs en IA, mais il s'avère souvent insuffisant à lui seul. Il est essentiel d'être extrêmement bon dans différents langages, tels que C, C++ et Java.

5. Compétences en matière de résolution de problèmes et de communication

Vous devrez sortir des sentiers battus. Si vous êtes dans une situation difficile, vous découvrirez qu'il n'y a pas de règles ou d'instructions à suivre pour vous aider.

L'intelligence artificielle nécessite souvent une utilisation innovante des modèles d'apprentissage automatique et une réflexion hors des sentiers battus. Vous devrez également communiquer vos idées à vos coéquipiers qui n'ont peut-être pas la compréhension nécessaire du problème.

6. Connaissance des réseaux neuronaux

L'efficacité des réseaux neuronaux est une autre capacité nécessaire. Un réseau neuronal est un type de logiciel qui imite le cerveau humain et aide à la reconnaissance des formes, à la résolution de problèmes complexes et à la catégorisation des images, ce qui constitue une partie essentielle des systèmes d'IA.

Les développeurs en IA travaillent fréquemment avec des réseaux neuronaux. Une connaissance approfondie du sujet est donc nécessaire.

7. Gestion de l'équipe

Vous travaillerez très probablement seul. Toutefois, certaines fonctions vous permettent de communiquer avec des humains plutôt qu'avec des machines. En tant qu'ingénieur en IA, vous devrez transmettre vos idées aux différents ingénieurs et développeurs de votre équipe.

Par conséquent, les capacités de communication et la gestion du personnel sont utiles lorsque vous tentez de travailler sur un projet. Ainsi, lorsque vous travaillez sur vos compétences en mathématiques pour vous préparer à une carrière, assurez-vous de le faire avec d'autres personnes autour de vous.

8. Connaissance des nuages

Avoir une idée claire de l'architecture en nuage est l'une des compétences essentielles que les experts en IA doivent posséder. La différence entre ces systèmes et l'architecture en nuage est importante.

Non seulement vous devrez gérer la capacité de stockage, mais vous devrez également décider quel système de stockage sécurisé est idéal pour votre projet.

Le salaire moyen d'un ingénieur en IA en 2021

Le salaire d'un ingénieur en IA est déterminé par l'expérience, la certification et le lieu d'emploi, mais en général, les ingénieurs en IA sont bien rémunérés.

Le salaire moyen des ingénieurs en IA aux États-Unis est de $114 121 par an en 2021, selon Glassdoor. Mais selon d'autres sources, le salaire des ingénieurs en IA varie de $240 625 à $248 000. Il semble donc que vous pourrez bientôt obtenir la maison de vos rêves dans la Silicon Valley.

Quels sont les meilleurs cours gratuits d'IA en ligne ?

Le cours gratuit de Google sur l'IA

Google est un acteur majeur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et il propose gratuitement des cours de formation à l'apprentissage automatique. Il s'agit de la même formation que celle que suivent tous leurs développeurs en IA.

Ce cours sera utile à toute personne intéressée par l'IA, que vous souhaitiez vous renseigner ou faire des recherches. Bien que le cours ne permette pas d'obtenir une certification en apprentissage automatique, il est fortement recommandé aux spécialistes du marketing.

Cours gratuit sur l'IA à Stanford

Andrew Ng est une personnalité éminente dans le domaine de l'apprentissage automatique de l'intelligence artificielle. Il a déjà travaillé chez Baidu et a été professeur adjoint à Stanford. Il est également le cofondateur de Coursera et l'un des noms les plus célèbres de l'IA.

Il est également l'un des rares instructeurs du cours de certification en apprentissage automatique de Coursera, dispensé à l'université de Stanford. Le cours d'apprentissage automatique de Coursera s'appelle "Apprentissage automatiqueet c'est totalement gratuit.

Ce cours de Coursera fait un travail fantastique en expliquant la stratégie de l'IA et en améliorant les connaissances des étudiants sur le fonctionnement de l'IA et des systèmes d'apprentissage automatique.

Cours gratuit d'Udacity sur l'IA

Peter Norvig et Sebastian Thrun, experts en IA, ont donné une conférence TED il y a quelques années dans laquelle ils évoquaient leur succès dans l'enseignement d'un cours d'IA en ligne avec plus de 100 000 étudiants. Ils ont également ajouté un autre cours d'intelligence artificielle, où vous pouvez apprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications croissantes dans les entreprises.

Cette formation, d'une durée de quatre mois, est entièrement gratuite, mais elle donne droit à des crédits pour le programme de spécialisation en apprentissage automatique, qui offre un certificat en apprentissage automatique à ceux qui le souhaitent.

L'avenir de l'intelligence artificielle

Les gens ont toujours été intéressés par le progrès technologique. Actuellement, le monde vit dans la période la plus avancée du développement de l'IA, et l'intelligence artificielle est apparue comme l'amélioration la plus significative de l'industrie technologique.

Cela a non seulement influencé le l'avenir de chaque industrieL'intelligence artificielle a été le moteur du développement de nouvelles technologies telles que le big data, la robotique et l'internet des objets (IoT). À ce rythme, il est très raisonnable d'anticiper la croissance continue de l'IA à l'avenir.

Cela montre donc que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, le besoin d'experts chevronnés dans ce domaine sera de plus en plus grand.

Cela montre que l'avenir de l'intelligence artificielle est prometteur, et qu'avec l'avancement du système d'IA et de ses outils, il y aura un plus grand besoin d'experts chevronnés dans ce domaine.

Conclusion

La compréhension de base de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) est essentielle dans tous les secteurs et toutes les professions. De nos jours, il n'est pas nécessaire d'aller à l'université pour apprendre cette technologie complexe et fascinante.

Même si vous n'avez aucune compétence technique, vous pouvez étudier les systèmes d'IA chez vous et commencer à utiliser vos compétences dans la pratique, en créant des solutions essentielles d'apprentissage automatique et en faisant les premiers pas vers votre nouvelle profession.

The post A Beginner’s Guide To AI appeared first on Startup Oasis.

Le terme "metaverse" a aujourd'hui une signification beaucoup plus large. Le metaverse décrit des réseaux hautement mondes virtuels interactifs où des terrains, des structures de bâtiments et même des avatars uniques peuvent être échangés fréquemment en utilisant des crypto-monnaies.

Les gens peuvent explorer divers lieux, nouer des amitiés, créer des actifs virtuels, acquérir des articles et des services, et assister à des événements virtuels dans l'espace virtuel du métavers.

Son idée avait captivé l'attention du public, notamment lors de la dernière pandémie, lorsque les mesures de confinement et les mesures de sécurité ont été mises en place. travail à distance Les règles ont encouragé un plus grand nombre de personnes à explorer les mondes virtuels à des fins personnelles et professionnelles.

Ce n'est que récemment que l'idée du métavers s'est popularisée en tant que terme générique pour décrire le développement d'espaces en ligne qui sont potentiellement plus réels que la réalité. Cependant, cet article de blog explorera ce qu'est un métavers, ses avantages et comment vous pouvez en tirer parti.

Un monde tout neuf prend forme

L'idée de métavers a été profondément remaniée en 2006 avec l'univers virtuel Second Life, qui est devenu populaire auprès des personnes, des entreprises et des marques qui l'ont utilisé pour ouvrir des boutiques virtuelles, organiser des événements, dispenser des formations, faire du marketing, etc.

Les technologies de réseautage social, en revanche, ont relégué Second Life dans l'ombre. Par ailleurs, depuis des années, un jeu vidéo tente d'offrir aux joueurs une expérience plus immersive et plus sociale. Avec l'introduction de fonctionnalités qui améliorent l'interaction entre les joueurs, ils sont allés encore plus loin.

En emmenant leurs utilisateurs dans un monde persistant qui leur permet de personnaliser l'environnement, les avatars et les jeux, des titres comme Dark Age of Camelot. Plus récemment, Fortnite a intégré ses fonctionnalités.

L'industrie cinématographique tente également d'atteindre l'immersion avec des superproductions comme The Matrix, Toy Story 3D, Spiderman in 3D ou d'autres expériences de RV. Cette démarche est facilitée par des outils de création de jeux tels que les moteurs de rendu 3D "Unreal" et "Unity", qui permettent de transférer rapidement des composants 3D, AR et VR sur des supports numériques.

Qu'est-ce que le Metaverse ?

Le métavers est un monde numérique qui combine les médias sociaux, les jeux en ligne, la réalité augmentée (RA), la réalité virtuelle (RV) et les technologies de l'information. crypto-monnaies pour permettre aux individus d'interagir virtuellement. La réalité augmentée ajoute des éléments visuels, des sons et d'autres informations sensorielles aux paramètres du monde pour améliorer l'expérience de l'utilisateur.

La RV, quant à elle, crée un environnement totalement artificiel qui améliore les réalités fictives. À mesure que le métavers se développera, il donnera naissance à des espaces en ligne plus multidimensionnels que ne le permet la technologie actuelle.

Le métavers est un monde numérique qui combine les médias sociaux, les jeux en ligne, la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et les crypto-monnaies pour permettre aux individus d'interagir virtuellement.

Les utilisateurs du métavers pourront s'immerger dans un lieu où les domaines en ligne et physique convergent plutôt que de simplement regarder du matériel numérique. Le métavers, selon Facebook, est "une collection d'espaces virtuels où vous pouvez construire et explorer avec des individus qui ne se trouvent pas dans les mêmes espaces physiques que vous."

Même si la technologie des métavers n'est pas encore tout à fait au point, on prévoit qu'elle deviendra un jour un espace physique où vous pourrez travailler, jouer, apprendre, créer et interagir avec des personnes dans un espace virtuel.

Le Metaverse est inévitable

Dans le monde physique, les gens peuvent avoir leur univers et d'autres univers qui sont parallèles ou non au leur ; tout cela est appelé un multivers. Dans la RV, vous pouvez penser à différents univers générés par diverses applications, jeux et simulations, qui peuvent tous être désignés comme des métavers.

Les recherches montrent que le métavers a été conçu pour être plus qu'un simple univers de jeu. La réalité virtuelle, la réalité virtuelle et la réalité réelle sont les trois composantes du métavers. En d'autres termes, le métavers est un monde au-delà de l'univers.

Quelle est la différence entre la RA et la RV ?

AR (réalité augmentée) est une technologie qui combine des éléments du monde réel, comme le son, et d'autres expériences sensorielles, pour améliorer l'expérience de l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent utiliser un smartphone pour accéder à la RA, et ils peuvent également modifier leur présence.

VREn revanche, la RV est entièrement simulée et met en valeur des réalités fictives. Un dispositif de type casque est nécessaire pour la RV, et le système contrôle les utilisateurs.

Facebook devient méta

Le métavers n'a pas un créateur unique (ou quelque chose qu'une seule entreprise pourrait construire) ; ce n'est donc pas quelque chose que Facebook a inventé ou dont il est le seul responsable. D'un autre côté, Facebook y a déjà beaucoup investi par le biais de son Casques VR Oculuset développe des technologies de lunettes et de bracelets AR.

Mark Zuckerberg a dévoilé lors de Connect 2021 qu'il changeait Facebook en Meta. Selon lui, cela reflète le nouvel accent mis par l'entreprise sur la prochaine étape du développement de l'internet mobile.

Le PDG Mark Zuckerberg estime que l'interopérabilité, les normes ouvertes et les contributions de milliers de créateurs et de développeurs sont les clés de ce nouvel "endroit" qui n'existe pas encore.

La société a promis de créer un fonds de capital-risque de $150 millions d'euros pour apprendre aux gens comment créer le métavers et financer les appareils que les gens utiliseront pour accéder au métavers.

M. Zuckerberg a également confirmé que son entreprise investirait des "milliards de dollars" au cours de la prochaine décennie pour construire le métavers. Lors de l'événement, les dirigeants de la société ont révélé de nouveaux kits de développement pour la plateforme de réalité mixte Spark et Horizon.

La plateforme de réalité virtuelle de la société, conçue pour être utilisée avec le casque Oculus Quest, propose des emplacements à domicile et au bureau. En outre, M. Zuckerberg a annoncé que l'entreprise n'exigerait plus que les utilisateurs aient un compte Facebook pour utiliser Quest. Mais il n'a pas abordé les préoccupations les plus récentes concernant l'éthique et les pratiques de l'entreprise Facebook.

Selon un dénonciateur qui ont divulgué des milliers de documents internes, les recherches de l'entreprise ont montré comment des individus peuvent être radicalisés sur la plateforme. De nombreux organes de presse ont souligné l'implication de Zuckerberg dans la modération du contenu après avoir étudié les Facebook Papers.

Cela crée deux séries de normes, dont certaines semblent autoriser des organisations et des personnes spécifiques à publier des contenus violents et des discours haineux que le site prétend empêcher.

Metaverse de Microsoft

Les grandes entreprises, telles que Microsoft, se sont lancées rapidement dans l'espace métavers. Microsoft a répondu à l'Horizon de Facebook en créant son métavers, intégré aux équipes Microsoft.

Ils l'ont baptisée "plateforme collaborative pour les expériences virtuelles", et les équipes l'introduiront en 2022. Ainsi, les entreprises technologiques permettront aux utilisateurs de créer leurs propres espaces virtuels.

Le métavers comme prochaine grande plate-forme informatique

Selon les technologues, l'internet finira par évoluer vers le métavers, qui deviendra la prochaine plate-forme informatique centrale. On s'attend à ce qu'il ait un impact significatif sur la société et les affaires, comme l'a eu le téléphone mobile, s'il peut être actualisé.

L'internet est aujourd'hui la principale passerelle permettant à des millions de personnes d'obtenir des informations et des services, d'interagir et de socialiser les unes avec les autres, d'acheter des choses et de s'amuser. Le métavers reproduira très probablement cette proposition de valeur, la principale différence étant qu'il sera beaucoup plus difficile de faire la distinction entre le hors ligne et le en ligne.

Cela pourrait se manifester de différentes manières, mais de nombreux experts estiment que la "réalité étendue" (XR), qui combine la réalité augmentée, virtuelle et mixte, sera cruciale.

L'idée que les environnements virtuels en 3D, accessibles et dynamiques en temps réel, deviendront le moyen de transformation de l'engagement social et commercial est au cœur de la méta. Ces espaces ne seront viables que si la réalité étendue est largement adoptée. Jusqu'à récemment, les technologies de réalité étendue ont été utilisées presque exclusivement dans un nombre limité de jeux vidéo et d'applications commerciales spécialisées.

Cependant, à mesure que les jeux vidéo deviennent des plates-formes d'interactions sociales, les chances que leurs caractéristiques - mondes numériques découvrables et continus, médias d'expression ouverte et créative et conduits de la culture pop - soient appliquées à d'autres applications augmentent.

L'internet est aujourd'hui la principale passerelle permettant à des millions de personnes d'obtenir des informations et des services, d'interagir et de socialiser les unes avec les autres, d'acheter des choses et de s'amuser. Le métavers reproduira très probablement cette proposition de valeur, la principale différence étant qu'il sera beaucoup plus difficile de faire la distinction entre le hors ligne et le en ligne.

À quoi ressemblera la réalité du Metaverse dans le monde réel ?

Tout le monde est déjà familiarisé avec le monde virtuel, ce qui fait que les gens sont au début de l'ère numérique. Grâce à l'internet, les gens peuvent vivre une existence différente de celle qu'ils vivent déjà dans le monde réel.

Cependant, avec le concept de metaverse, les individus peuvent améliorer considérablement le niveau de vie virtuel et supprimer les contraintes qui existent entre toutes les plateformes et canaux numériques. Cependant, vous trouverez ci-dessous certains des avantages essentiels que le metaverse a à offrir :

Le consommateur peut tester les produits avant de les acheter

L'une des caractéristiques les plus discutées du métavers est qu'il vous permettra d'essayer des articles dans un magasin physique sans quitter votre chambre grâce à un casque VR. Cela permet aux utilisateurs d'expérimenter les produits de première main et de découvrir comment ils apportent une valeur ajoutée à leur vie.

Cependant, tout magasin peut entrer en contact avec des publics du monde entier, car il n'y a pas de restrictions géographiques, et il peut vendre ses articles sans aucune limite.

Donne aux professionnels de la santé une vision avancée

Les progrès considérables réalisés par la technologie médicale ces dernières années sont évidents. Même après cela, ils ne sont pas en mesure d'utiliser au maximum leurs équipements médicaux et chirurgicaux. Mais grâce à la réalité virtuelle, les professionnels de la médecine peuvent désormais recueillir une quantité importante de données pour leurs recherches.

Après l'intégration de la technologie des métavers, les équipements médicaux ont évolué vers la modernité. réalité virtuelle la technologie. Grâce à une meilleure compréhension des processus biologiques, les médecins peuvent détecter et diagnostiquer les problèmes de santé beaucoup plus rapidement.

Rendre le jeu plus réel

L'industrie du jeu est l'une des rares à ne pas avoir connu de ralentissement pendant la période de pandémie. Alors que d'autres secteurs souffraient en raison de la réduction des financements, les jeux ont encore plus prospéré pendant la quarantaine. Les gens ont commencé à passer leur temps à jouer pour échapper à la solitude.

C'est là qu'ils se sont familiarisés avec l'univers du metaverse. La réalité virtuelle et la réalité augmentée permettent aux joueurs de mêler le monde réel au monde virtuel. Avec les entraînements sportifs en RV, les compétitions et les vestiaires d'après-match, le metaverse a contribué à accroître la popularité de l'eSport.

Il vous permet de visiter d'autres pays sans quitter votre chambre.

Le secteur du tourisme a pris son envol depuis l'apparition de la pandémie. Les gens ont commencé à voyager dans le monde entier en utilisant des casques de réalité virtuelle (RV), à la fois dans la vie réelle et virtuellement. De nos jours, les gens préfèrent se rendre dans des endroits qui s'appuient sur la technologie des métavers avant de dépenser de l'argent dans des réservations d'avion et d'hôtel coûteuses. En outre, certaines personnes n'ont pas le droit de voyager en raison de restrictions médicales. Metaverse propose aux individus des visites virtuelles bénéfiques et passionnantes de leurs lieux préférés.

Les avantages du Metaverse

La blockchain, une base de données décentralisée partagée par un réseau d'ordinateurs, fonctionne sur la plupart des plateformes métavers. Il est difficile de modifier ou d'altérer un document déjà établi et enregistré dans la chaîne. Le réseau effectue des vérifications régulières sur les données stockées dans la chaîne de données afin d'en assurer la validité.

Le métavers permet aux utilisateurs d'acheter et d'échanger des biens numériques en utilisant des crypto-monnaies comme le bitcoin. Jetons non fongibles (NFT) sont de nouveaux actifs virtuels qui représentent des éléments numériques tels que des images, des vidéos ou des biens dans le jeu et qui sont enregistrés sur la blockchain. Elle permet la création et le commerce de NFT en tant qu'actifs numériques ayant une valeur intrinsèque.

De nombreuses personnes en apprécient l'importance culturelle, tandis que d'autres les considèrent comme un instrument financier spéculatif. À plus grande échelle, le metaverse a favorisé l'adoption et l'acceptation des NFT. Le marché des NFT a connu des ventes massives d'une valeur de $2,5 milliards au cours de la première moitié de la pandémie. Il y a un an, les ventes de NFT étaient de $13,7 millions.

Ces statistiques démontrent la confiance mondiale dans la technologie blockchain et le développement du memetaverse. La technologie et les monnaies blockchain offrent un plus haut degré de transparence et de confiance dans les interactions personnelles et commerciales.

Quelles sont les possibilités dans le Metaverse ?

Dans le métavers, vous pourrez assister à des événements musicaux en direct, voir et créer des peintures, faire du shopping, etc. En outre, le métaverse accélérera le style de travail à domicile en fournissant aux travailleurs à distance des bureaux virtuels qu'ils pourront utiliser à l'aide du casque Oculus VR.

Le meilleur exemple est celui des salles de travail Horizon de Facebook (Meta). Les utilisateurs peuvent visiter et quitter divers mondes virtuels parrainés par des entreprises dans Horizon.

Dans le métavers, vous pouvez assister à des concerts de musique en direct, regarder et créer des peintures, faire du shopping, etc.

Conclusion

Les mondes virtuels et physiques convergent avec l'aide du métavers. Il a le potentiel de surmonter les obstacles auxquels les gens sont confrontés dans la vie réelle. C'est sans aucun doute la prochaine grande nouveauté technologique, et elle ne fait que commencer.

La façon dont il affectera la vie des gens dépend fortement de l'usage que chacun en fera. En réalité, le métavers suivra le même chemin que les inventions précédentes, et certains utiliseront le métavers pour le bien, tandis que d'autres pour le mal. Ce n'est que le début des nouvelles technologies dans l'histoire ; adoptez-les !

The post What Is The Metaverse And How You Can Take Advantage Of It appeared first on Startup Oasis.

Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas de femmes qui apprennent le code ; si vous lisez cet article en ce moment, il y a de fortes chances que vous en fassiez partie. Le problème est que beaucoup ne savent pas où commencer une carrière dans la technologie ou s'impliquer.

Cependant, l'opinion publique a évolué ces dernières années et considère que tout le monde peut faire du codage. En revanche, ce changement a contribué à ouvrir la porte à un groupe plus diversifié de personnes ayant des antécédents et des niveaux d'expérience différents pour explorer la programmation.

Cela signifie également que de nombreuses femmes ne profitent pas du grand privilège d'apprendre à coder. Cet article de blog explique pourquoi l'apprentissage du code peut être une excellente décision de carrière et vous donne quelques conseils pour commencer votre parcours de programmation.

La technologie a besoin de plus de femmes

Une nouvelle étude de Girls Who Code a révélé que le nombre de femmes intéressées par les diplômes en sciences et technologies de l'information et de la communication (STIM) a considérablement diminué au cours des dix dernières années.

Cette étude a révélé une 31% baisse chez les femmes s'inscrivant à des diplômes en informatique de 2000 à 2010.

Cette situation a entraîné de nombreux problèmes pour les entreprises qui tentent d'embaucher de nouveaux employés, car elles peinent à trouver des femmes qualifiées pour occuper les postes vacants au sein de leur organisation.

Les femmes représentent environ 24% de l'ensemble des travailleurs dans les domaines STEM, mais il faut davantage de femmes pour pourvoir les postes ouverts dans ces entreprises. Plus il y aura de femmes dans l'industrie technologique, mieux la main-d'œuvre sera préparée pour les emplois futurs.

Pourquoi cela est-il important ?

La vérité, c'est qu'il a été démontré que le fait d'avoir plus de femmes à des postes de direction dans le secteur des technologies donne de meilleurs résultats aux entreprises, tant sur le plan financier que sur le plan culturel au sein de leur personnel.

En effet, il a été démontré que la diversité favorise l'innovation, une meilleure collaboration avec les équipes et des taux de réussite plus élevés.

La vérité, c'est qu'il a été démontré que le fait d'avoir plus de femmes à des postes de direction dans le secteur des technologies donne de meilleurs résultats aux entreprises, tant sur le plan financier que sur le plan culturel au sein de leur personnel.

Sur le plan financier, certaines études montrent que les entreprises où les femmes occupent des postes de direction voient leur rendement des capitaux propres augmenter de 34%. En outre, les PDG du classement Fortune 100 issus de la diversité gagnent 16% de plus que leurs homologues sans expérience diversifiée.

Ainsi, il a été démontré que la présence de femmes dans l'industrie technologique se traduit par des produits plus performants et des taux d'échec plus faibles. Elles sont plus à même d'écouter et de communiquer avec leurs équipes et de comprendre les besoins des clients pour un produit ou un service.

Quand vous avez tout ce qu'il faut pour devenir un grand codeur

Rien ne devrait vous empêcher de devenir un grand codeur. Vous pouvez être le meilleur dans votre domaine et même créer une entreprise basée sur vos compétences en codage.

Vous êtes créatif

La créativité est l'un des traits de caractère les plus pertinents que vous puissiez avoir en poursuivant votre carrière dans la technologie. Vous êtes constamment à la recherche de nouvelles façons de résoudre les problèmes et vous trouvez des solutions créatives à des questions complexes.

Penser comme un expert et résoudre les problèmes de manière novatrice est une caractéristique essentielle de la programmation.

Vous êtes doué pour les langages de programmation

Lorsque vous maîtrisez tous les langages de codage, vous êtes tout aussi à l'aise pour travailler dans n'importe quelle langue en ce qui concerne le crochet.

Vous pouvez coder une idée d'application Web en Ruby on Rails ou Flask, puis la transposer en Python si cela vous convient mieux. Connaissance de JavaScript et se faire pirater.

Vous avez l'esprit d'équipe

Lorsque vous aimez aider les autres membres de votre entreprise lorsqu'ils en ont le plus besoin, vous appréciez d'être membre d'une communauté qui s'engage à s'entraider, quelle que soit l'heure de la journée.

Cet engagement découle d'un désir inné de se dépasser pour ses collègues et ses clients.

Il est important de travailler pour une entreprise aux valeurs fortes, car cela garantit que chacun peut compter sur le soutien des autres.

5 raisons pour lesquelles les filles devraient apprendre à coder

Vous envisagez peut-être de devenir ingénieur logiciel, scientifique des données, analyste informatique ou femme d'affaires ; le codage informatique à l'aide de langages de programmation est essentiel à acquérir.

Toutefois, voici les raisons pour lesquelles l'apprentissage du code devrait figurer sur la liste des tâches à accomplir par toutes les femmes :

1. Vous prendrez le contrôle de votre carrière

Apprendre à coder, c'est prendre le contrôle du processus de décision concernant votre carrière, car cela vous donne plus de valeur sur le marché du travail.

Vous pouvez également vous assurer que les compétences en codage sont toujours pertinentes et demandées, ce qui signifie moins de crainte de changer d'emploi ou d'être licencié.

2. Vous allez défier les standards de l'industrie technologique

Le codage donne aux filles un sentiment de pouvoir sur le monde qui les entoure, et elles peuvent créer et construire leur avenir plutôt que d'attendre qu'il se produise. C'est un outil auquel tout le monde devrait avoir accès, car plus il y a de personnes qui savent coder, plus il y a de possibilités.

3. Vous garderez votre esprit actif

Vous ne serez pas coincé dans un environnement de bureau à faire la même chose encore et encore. Vous ne vous rendrez peut-être même pas compte que vous utilisez quotidiennement des compétences en codage jusqu'à ce que vous en preniez conscience.

4. Vous bénéficierez d'avantages personnels

Vous réaliserez que vos compétences sont appréciées au mérite, et non selon que vous ressemblez à un mannequin ou que vous portez du rouge à lèvres.

Vous connaîtrez la satisfaction de créer quelque chose à partir de rien et de le voir fonctionner sous vos yeux. Vous serez en mesure de gagner le respect et l'admiration de vos pairs.

5. Votre heure est venue 

Vous n'avez pas besoin d'attendre le moment idéal pour commencer à apprendre. Que vous souhaitiez un nouvel emploi ou que vous vouliez en savoir plus sur la technologie et les ordinateurs que ce qui est nécessaire à notre époque, tout le monde devrait savoir, même s'il ne s'agit que de connaissances de base... HTMLCSS, JavaScript et C++.

Les 5 principales compétences nécessaires pour devenir un excellent codeur

1. Langage de codage

Vous ne pouvez pas être un développeur ou un ingénieur logiciel sans maîtriser au moins un langage de programmation comme le JavaScript ou l'HTML. Python.

Vous devrez également comprendre comment utiliser les outils de développement essentiels tels que Git, GitHub et bien d'autres.

2. La confiance en soi

Apprendre à écrire du code peut être complexe, il faut donc être extrêmement patient. Vous devez apprendre à ignorer les distractions et à ne pas attendre que d'autres ingénieurs logiciels résolvent les problèmes techniques.

3. Compétences en communication

Les codeurs travaillent fréquemment avec des équipes qui les obligent à écrire du code pour comprendre et maintenir les autres développeurs de logiciels.

En outre, les développeurs doivent expliquer des concepts complexes à des codeurs inexpérimentés de manière relativement simple.

Les codeurs travaillent fréquemment avec des équipes qui les obligent à écrire du code pour comprendre et maintenir les autres développeurs de logiciels.

4. Reconnaître les limites de l'intelligence artificielle

Les ordinateurs ne peuvent pas penser par eux-mêmes, c'est pourquoi il faut garder cela à l'esprit. Cependant, vous devez acquérir un état d'esprit selon lequel l'ordinateur ne doit exécuter que les commandes que vous avez explicitement données.

5. Pensée critique

Comme le code ne peut pas être mesuré physiquement, vous devez apprendre à le représenter d'une manière logique.

Vous devez considérer les choses de différents points de vue et porter des jugements fascinants sur la base de ce qui peut sembler simple.

13 ressources pour les femmes qui veulent apprendre à coder

Les 13 ressources suivantes sont destinées aux femmes qui souhaitent apprendre à coder, mais elles ont été divisées en catégories afin que vous puissiez trouver rapidement ce que vous cherchez :

Formation en ligne

1. Les filles qui codent

L'enquête de l'Institute of Women's Policy Research montre que seulement 20% des jeunes femmes sont intéressées par les cours de STEM et la programmation informatique.

Cependant, lorsque vient le moment de choisir ce qu'il faut étudier et la profession à exercer, quelque chose se passe.

Girls Who Code a été créé pour briser ce cycle en fournissant aux jeunes filles les compétences techniques et la confiance en soi nécessaires pour poursuivre leur carrière dans le domaine informatique.

2. Académie des développeurs Ada

L'Ada Developers Academy est un programme de formation spécialisé et sélectif destiné aux femmes et aux personnes non conformes au genre qui souhaitent coder.

Ada donne aux femmes des cours sur Ruby on Rails, HTML, CSS, JavaScriptGit et Source Control, tout en comptant sur les sponsors pour payer l'expérience intense en classe et les stages dans l'industrie (les frais de scolarité sont donc gratuits).

3. MotherCoders

MotherCoders est une organisation à but non lucratif dont l'objectif est d'aider les femmes à entrer dans le secteur de la technologie pour y faire carrière.

L'objectif de MotherCoders est d'aider les femmes qui ont des difficultés à s'inscrire dans des programmes éducatifs à réintégrer le marché du travail, à faire progresser leur profession et à créer de nouvelles entreprises en leur proposant un programme de formation à temps partiel de neuf semaines (y compris la garde d'enfants sur place) qui leur apprend à coder des applications mobiles.

4. Académie Hackbright

La Hackbright Academy propose un programme de formation accélérée de 12 semaines destiné aux femmes, qui combine un enseignement traditionnel en classe et un travail sur des projets individuels afin de donner aux étudiantes une compréhension approfondie du génie logiciel.

5. Les filles le développent 

Girl Develop It est une autre organisation qui offre une formation abordable en matière de développement de sites web et de logiciels aux femmes de tous les États-Unis.

Girl Develop It s'efforce de donner aux femmes la confiance nécessaire pour créer leur site web et leurs applications mobiles en proposant des cours en personne et une aide de proximité.

Formation/Cours en ligne

6. Skillcrush

Chez Skillcrush, vous choisissez les compétences que vous souhaitez apprendre sur leur site Web. Apprendre le développement web, WordPress avancé, la conception web, l'analyse de données et même la rédaction pour l'internet ne sont que quelques exemples du type de cours disponibles.

Bien que le codage pour les femmes ne soit pas le seul objectif de ces programmes (environ 25% des étudiants sont des hommes), ils ont été créés pour aider les étudiantes à percer dans leur domaine de prédilection.

7. Rails Girls 

The Rails Girls est une ressource en ligne dédiée aux femmes qui veulent en savoir plus sur la technologie et faire décoller leurs idées. Apprenez les bases simples de la programmation, du dessin et du prototypage.

En outre, vous aurez accès à des guides, du matériel et des outils en ligne pour vous aider à développer vos idées, tout en vous renseignant sur les événements au cours desquels vous pourrez rencontrer des femmes partageant les mêmes idées et cherchant à percer dans le secteur des technologies.

Tutoriels

C'est aussi simple que d'aller en ligne et de chercher des instructions de codage. Cela dit, ce qui suit vous simplifie un peu la tâche en vous fournissant quelques didacticiels, afin que vous n'ayez pas à vous préoccuper de chasser en ligne :

8. Tutoriels CSS

Vous souhaitez apprendre quelques tactiques CSS afin d'améliorer vos compétences ? Tripwire a compilé une liste des leçons CSS les plus utiles pour que vous puissiez vous entraîner.

Chaque cours est axé sur vos besoins spécifiques, alors choisissez celui qui vous convient le mieux et jetez-y un coup d'œil.

9. Conquête du code Tutoriels de code

La collection de didacticiels de code gratuits de Code Conquest couvre les langages de sites Web les plus utilisés, tels que HTML, CSS, JavaScript et PHP.

Ces leçons peuvent vous aider à déterminer si une langue est la plus adaptée pour vous en vous donnant un aperçu de ses caractéristiques.

10. Code Avengers

La nature interactive et engageante des tutoriels de Code Avengers porte l'apprentissage à un niveau supérieur. Bien qu'ils ne soient pas spécifiquement destinés aux femmes, il y a beaucoup à apprendre sur la façon de coder des jeux, des applications et des sites Web en utilisant HTML, CSS, Python et JavaScript. Cette formation est disponible en plusieurs langues et ne nécessite que 12 heures pour être terminée.

11. Khan Academy

Cette organisation à but non lucratif propose aux personnes qui veulent apprendre à coder des cours vidéo étape par étape sur la programmation de dessins, d'animations et de jeux.

Vous pourrez également apprendre à créer des sites web en utilisant HTML, CSS, JavaScript et Python.

Canaux Slack/Podcast/Vidéos

Voici quelques-uns des meilleurs canaux Slack, podcasts et vidéos pour les femmes qui veulent apprendre à coder.

12. Podcasts de femmes fondatrices

Jetez un coup d'œil à cette liste des meilleurs podcasts pour les femmes qui veulent sortir du lot et créer leur société/entreprise :

Radio Startup School de Y Combinator : Ils couvrent tout ce que vous devez savoir sur la création, le financement et le développement de votre propre entreprise technologique.

Girlboss Radio: chaque épisode est une conversation avec une femme célèbre qui a réussi dans le monde de l'entreprise. Découvrez comment elles y sont arrivées et ce qu'elles ont appris en chemin.

13. Listes de lecture vidéo pour les femmes codeuses

Consultez cette liste de bonnes listes de lecture de vidéos pour vous aider dans tous vos besoins de codage, que vous souhaitiez regarder du contenu vidéo plutôt que du texte écrit :

Chemin de code: Ils traitent de l'ingénierie logicielle comme d'un domaine en constante évolution, donc si vous débutez, il ne sera peut-être pas facile de suivre.

Trouvez des mentors, acquérez de nouvelles compétences et découvrez des projets qui vous aideront à améliorer vos capacités de codage de manière plus facile et plus agréable.

WomenWhoCode: Cette playlist de films à but non lucratif, par exemple, contribue à pousser les femmes à exceller dans leurs professions technologiques.

Avec plus de 50 000 membres de 20 pays (et plus de 3 000 événements dans le monde), c'est l'endroit naturel où se rendre si vous voulez un petit coup de pouce de confiance et beaucoup d'informations.

La clé pour commencer 

La clé pour commencer votre voyage de programmation est simplement de commencer. Le premier pas est toujours le plus difficile, mais il devient plus accessible et plus agréable une fois que vous êtes en mouvement.

Si vous ne commencez jamais, comment pourrez-vous jamais accomplir quoi que ce soit ? Une fois que vous avez appris qu'il n'y a pas de barrières naturelles autres que celles que vous vous imposez, tout s'ouvre comme un vaste océan de possibilités qui n'attendent que votre exploration.

Les femmes apprennent à coder parce que le codage représente l'indépendance de pensée et d'action, l'autonomisation, l'autosuffisance, la créativité dans le cadre de contraintes, la capacité à résoudre des problèmes et la capacité à apprendre en permanence.

Le codage est devenu une compétence fondamentale, au même titre que la lecture, l'écriture, la parole ou l'écoute, qui devrait être enseignée dans toutes les écoles du monde, non pas comme un cours facultatif, mais plutôt comme une partie du programme de base, car c'est ce qu'est le codage ; c'est l'alphabétisation du 21e siècle.

Conclusion 

Les femmes peuvent trouver que le codage est une expérience passionnante et valorisante. Il serait utile que vous appreniez à coder, et cela vous ouvrira les portes de nombreuses opportunités.

Suivre un cours en ligne, comme les groupes communautaires ou trouver un mentor pour vous aider à acquérir des compétences de base en matière de codage, est la meilleure approche pour commencer.

Ne laissez rien vous empêcher d'entrer dans le secteur de la technologie afin de pouvoir réaliser vos aspirations. Ne laissez pas les idées fausses et les préjugés sexistes faire obstacle à votre réussite.

Prenez les choses en main, élaborez une stratégie et respectez-la. Les femmes codeuses sont plus que jamais nécessaires.

Donc, si vous avez la motivation et la volonté de travailler dans le secteur de la technologie, consultez ces ressources pour trouver de l'inspiration. Vous pourrez sans doute encourager d'autres femmes à poursuivre dans cette voie.

The post Why Women Should Learn How to Code and How To Get Started appeared first on Startup Oasis.

Si vous débutez, l'idée de faire le premier pas peut vous laisser étourdi et perplexe, surtout si vous n'avez aucune expérience préalable. Heureusement, il y a certaines choses que vous pouvez faire pour rendre le processus plus facile et plus réussi.

Ce guide explique comment faire progresser votre carrière en science des données en tant que femme tout en maintenant un équilibre à la fois à la maison et au travail.

Les femmes dans la science des données  

Selon une étude publiée par le Boston Consulting Group en 2020, juste 15% des data scientists sont des femmes. L'étude note que le manque de diversité est un problème important : "Les algorithmes d'IA sont vulnérables aux préjugés, c'est pourquoi leur construction nécessite l'inclusion d'un éventail diversifié de points de vue et d'expériences dans l'équipe."

Personne n'a plus confiance en soi que celui qui dispose de données. Même si vous souffrez du syndrome de l'imposteur, des données bien analysées vous donneront confiance.

Malgré certaines perceptions et certains défis technologiques traditionnels qui bloquent ou dissuadent les femmes et d'autres groupes sous-représentés d'entrer dans les domaines de la science des données et de l'analytique, L. Sam Bishop, PDG de edx Head of Analytics, exhorte les femmes à rejoindre ce domaine.

"Ce qu'il y a de plus merveilleux avec les données, c'est que les données sont un pouvoir", déclare Bishop. "Personne n'a plus de contrôle sur les données que l'individu qui les détient". "Que vous ayez le syndrome de l'imposteur ou non, des faits bien analysés vous donneront confiance en vous", explique-t-elle.

La science des données est-elle pour les femmes ?

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail. Malgré cela, beaucoup trop peu de femmes franchissent le pas. Voici pourquoi, et surtout si vous n'avez pas de connaissances techniques, vous devriez reconsidérer vos options.

Les femmes peuvent découvrir une carrière lucrative dans la science des données à tout âge, qu'elles débutent, envisagent un changement professionnel ou pensent à réintégrer le marché du travail.

Le problème majeur est que la plupart des femmes se demandent si elles sont prêtes à faire de la science des données, surtout à la première case de leur parcours d'apprentissage de la science des données. Et elles n'ont pas oublié que tout professionnel a été un jour un débutant.

Pourquoi la science des données est-elle un choix de carrière fantastique pour les femmes ?

Les promesses généralisées de rémunération élevée et de croissance de l'emploi sont les premières et les plus évidentes raisons pour lesquelles la science des données est un choix de carrière fantastique pour les femmes. Leur salaire moyen national aux États-Unis, selon Glassdoor, est de $114K, contre une moyenne générale de $31K.

En ce qui concerne la croissance de l'emploi, si l'expansion des postes ouverts depuis 2012 ne vous a pas convaincu de l'élargissement des possibilités de cette profession, considérez ce que LinkedIn en dit dans son rapport 2020 sur les emplois émergents, où la science des données est classée troisième avec un pourcentage d'augmentation de 37 %, après le professionnel de l'intelligence artificielle (74 %) et l'ingénieur en robotique.

Croissance positive de l'emploi pour les femmes en science des données

Pour commencer, vous pouvez regarder la proportion de femmes dans la tech. Selon un sondage Burtch-Works réalisé en 2020, les femmes dans la tech augmentent progressivement mais lentement. Elles n'étaient que 15% en 2018, et le ratio est passé à 17% cette année et continuera à augmenter pour atteindre 18% l'année prochaine.

Cependant, il existe encore des écarts pertinents dans le nombre de femmes dans les carrières en science des données. Ces statistiques suggèrent une présence croissante des femmes dans la science des données et le début d'un leadership dirigé par des femmes.

Il existe toutefois un besoin important de développement dans le secteur de l'informatique pour les femmes et les autres groupes minoritaires, en particulier dans les rôles de direction de niveau moyen à supérieur historiquement occupés par les hommes.

Quelle formation faut-il pour devenir une scientifique des données en tant que femme ?

Un diplôme universitaire en informatique, en technologies de l'information, en ingénierie technologique et en mathématiques vous aidera à réussir dans la profession. Toutefois, disposer d'une expertise comparable en matière de données et d'analyse commerciale est également suffisant.

Heureusement, même si vous n'avez ni diplôme universitaire ni expérience, vous pouvez réussir dans le métier de la science des données. Il existe plusieurs options d'apprentissage, notamment suivre des cours qualifiants ou s'inscrire à une formation en ligne complète couvrant tous les domaines, des statistiques à Excel en passant par SQL, Pythonet Tableau.

Vous aurez ainsi plus de chances d'obtenir un stage dans une entreprise réputée et de commencer votre carrière en science des données en partant de zéro. Peut-être que commencer en tant qu'analyste de données de premier échelon n'est pas la façon dont vous imaginiez atteindre l'emploi de vos rêves. Cependant, il se pourrait bien que ce soit la voie la plus efficace pour atteindre l'emploi de vos rêves.

4 compétences essentielles pour les femmes en science des données

Les femmes dans le domaine des sciences, de la technologie, de l'ingénierie et des mathématiques (STEM) sont depuis longtemps une minorité. Seuls 28% des emplois dans ces domaines sont occupés par des femmes, et elles sont encore moins nombreuses à occuper des postes de direction.

Les femmes en science des données devraient considérer ce domaine aux nombreux potentiels, et non un domaine qui a fermé ses portes à la population féminine. Voici les quatre capacités vitales que toute femme souhaitant étudier la science des données ou poursuivre un changement de carrière dans ce domaine devrait maîtriser :

Confiance

Que ce soit bien ou mal, mais les femmes ont été tenues à l'écart des domaines scientifiques pendant très longtemps. Bien que les modèles féminins dans le domaine des STIM soient moins nombreux, ils existent bel et bien, et de nombreuses écoles font des efforts délibérés pour encourager l'intérêt des filles pour les STIM.

Cependant, vous devez participer aux programmes STEM de votre école. Si vous êtes à la recherche d'une nouvelle profession, le fait de connaître certaines des nombreuses femmes qui ont transformé la science pourrait vous aider à surmonter les préjugés négatifs. sur l'avenir du domaine que vous avez choisi.

Compétences en programmation

La science des données exige de passer beaucoup de temps devant un ordinateur. Si une formation sur le tas est possible, il faut avoir une connaissance de base de quelques langages de programmation courants tels que JavaScript et une certaine compréhension du langage des bases de données augmenteront vos chances de trouver un emploi dans un nouveau domaine.

Avant de se lancer dans la science des données, il convient également de comprendre les techniques et les algorithmes impliqués dans la collecte de données, tels que les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble.

Mathématiques

Si vous venez d'un secteur similaire comme la cybersécurité ou l'administration de bases de données, vos compétences en mathématiques devraient être suffisantes. Si un expert doit développer de nouveaux algorithmes, l'algèbre linéaire et quelques formes de calcul seraient la cerise sur le gâteau.

Cependant, il est également essentiel d'avoir une bonne maîtrise de l'analyse commerciale. Si vous avez regardé Google Analytics, vous verrez si les chiffres avaient un sens pour vous ou non. Si ce n'est pas le cas, il est fortement conseillé d'obtenir des informations de base avant d'aller plus loin.

Éducation

Une solide formation dans un domaine connexe tel que l'informatique pourrait vous aider à obtenir des offres d'emploi en science des données, et l'obtention d'une formation universitaire est votre meilleur atout. De nombreux professionnels de la science des données sont titulaires d'un master, et certains d'entre eux d'un doctorat.

Un baccalauréat dans des domaines STEM comme l'informatique, les sciences physiques, les statistiques ou les mathématiques est idéal pour une personne intéressée à poursuivre un master en science des données. De la même manière, la plupart des solutions d'apprentissage automatique sont comparables.

Quelle que soit la voie que vous choisirez, il n'y a plus lieu d'avoir peur des professions STEM dominées par les hommes puisque la rémunération et la satisfaction professionnelle sont excellentes, même si elles sont un peu plus abruptes pour les femmes. La science des données offre la sécurité, le plaisir et le potentiel d'une rémunération importante.

Combien gagne un analyste de données ?

Glassdoor et PayScale ont eu la gentillesse de fournir quelques informations. Si vous commencez votre carrière en science des données, votre rémunération sera d'environ $57 000 (salaire annuel médian de $68 000 et prime moyenne de $4 705).

Mais si vous êtes basé au Royaume-Uni, le salaire médian des analystes de données ayant moins d'un an d'expérience est de 23 870 £. Si vous êtes un analyste de données chevronné avec 1 à 4 ans d'expertise, votre salaire annuel sera de 25 853 £. Il semble donc que le métier d'analyste de données puisse en valoir la peine.

Comment devenir un scientifique des données en huit étapes simples

Il existe de nombreuses façons de devenir un scientifique des données. Bien qu'il s'agisse généralement d'un domaine de haut niveau, les data scientists ont traditionnellement été bien éduqués, avec des diplômes en mathématiques, en statistiques et en informatique, entre autres disciplines. Cette situation a toutefois commencé à changer.

Chaque personne souhaite apprendre à devenir un expert en science des données. Peut-être pas tout le monde au sens propre, mais il s'agit incontestablement de la profession la plus souhaitable en science des données aujourd'hui, car la demande pour cette profession ne cesse d'augmenter.

Les scientifiques des données sont autonomes et efficaces, donc si vous voulez en être un, vous vous demandez probablement quelles sont les responsabilités d'un scientifique des données, comment acquérir les compétences nécessaires pour postuler à des emplois, et si la rémunération salariale répondra à vos exigences. Cependant, voici les huit étapes faciles à suivre pour devenir un scientifique des données : 

Développer les bonnes compétences en matière de données

Si vous n'avez pas d'expérience dans le domaine des données, vous pouvez tout de même atteindre la maîtrise de la science des données ; cependant, vous devrez acquérir un bagage approprié pour poursuivre une carrière en science des données. Un scientifique des données est un poste de haut niveau et critique qui nécessite des connaissances approfondies dans de nombreux domaines.

Il est essentiel d'avoir une base solide de connaissances avant de se spécialiser dans une discipline spécifique. Les mathématiciens, les ingénieurs, les statisticiens, l'analyse des données, la programmation et l'informatique ne sont que quelques-unes des possibilités. Certains Data Scientists ont commencé leur carrière dans la finance et le dépistage du baseball avant de faire la transition vers le domaine des statistiques.

Quel que soit le domaine par lequel vous commencez, assurez-vous qu'il couvre les bases : Python, SQL et Excel. Ces compétences seront essentielles pour traiter et organiser les données non traitées. Il n'est pas inutile d'avoir un peu d'expérience dans les domaines suivants Tableauun programme que vous utiliserez fréquemment pour créer des visualisations.

Gardez les yeux ouverts sur les moyens de vous aider à adopter l'état d'esprit d'un scientifique des données ; plus cette formation vous permet de travailler avec des données, plus il vous sera facile de progresser.

Apprendre les principes fondamentaux de la science des données

un programme de science des données ou Bootcamp Il n'existe peut-être pas de meilleur moyen d'apprendre ou d'améliorer les fondamentaux de la science des données. Vous apprendrez les bases de la collecte et du stockage des données, de leur analyse et de leur modélisation, ainsi que de leur visualisation et de leur présentation à l'aide de tous les outils de la boîte à outils de la science des données, y compris des applications spécialisées comme Tableau et PowerBI, entre autres.

Vous devriez être en mesure de développer des modèles qui analysent le comportement et prédisent des inconnues en Python et R et de reconditionner les informations dans des formats conviviaux à la fin de votre programme.

Des diplômes avancés sont souvent exigés pour les postes en science des données. Parfois, ce n'est pas négociable, mais comme la demande dépasse l'offre, les preuves sont de plus en plus visibles.

En d'autres termes, les preuves des capacités requises l'emportent généralement sur les simples titres de compétences. Il devient de plus en plus évident pour les responsables de l'embauche que la maîtrise d'un sujet n'a pas à être démontrée de manière traditionnelle.

Apprendre les langages clés pour la science des données

Les spécialistes des données utilisent divers outils et programmes spécialisés conçus spécialement pour le nettoyage, l'analyse et la modélisation des données. Outre les programmes Excel de base, les spécialistes des données doivent maîtriser un langage de programmation statistique tel que Python, R ou Hive et des langages d'interrogation tels que SQL.

RStudio Server est l'un des outils les plus importants pour un scientifique des données, car il fournit un environnement de développement basé sur un serveur pour l'utilisation de R. Un autre outil populaire est Jupyter Notebook, qui inclut la modélisation statistique, les visualisations de données, les capacités d'apprentissage automatique et bien plus encore sous forme de code source libre.

L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé dans la science des données, qui fait appel à l'intelligence artificielle pour apprendre aux systèmes à apprendre et à s'améliorer sans être explicitement programmés.

La technologie et les types d'outils utilisés dans l'apprentissage automatique sont déterminés dans une large mesure par l'application - par exemple, si vous formez un ordinateur à reconnaître des images ou à identifier des tendances à partir de messages sur les médias sociaux.

En fonction de leurs objectifs, les spécialistes des données peuvent choisir parmi différents outils, notamment h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout et Accord.Net.

Travaillez sur des projets de science des données pour développer vos compétences pratiques en la matière.

Une fois que vous vous serez familiarisé avec les langages de programmation et les outils numériques utilisés par les scientifiques des données, vous pourrez commencer à en faire bon usage en mettant en pratique vos nouvelles compétences et en les étendant encore davantage.

Assumez des tâches qui combinent plusieurs talents, comme l'utilisation d'Excel et de SQL pour gérer et interroger des bases de données, de Python et de R pour analyser des données à l'aide de méthodes statistiques, construire des modèles qui analysent le comportement et fournissent de nouvelles informations, et utiliser l'analyse statistique pour prévoir des inconnues.

Au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec le processus, essayez d'aborder plusieurs phases, en commençant par l'étude de l'entreprise ou du secteur du marché et en terminant par la collecte, le nettoyage et le test des données afin de maximiser leur utilité.

Enfin, vous avez la possibilité de créer vos algorithmes pour interpréter et modéliser ces informations, qui peuvent être regroupées dans des représentations ou des tableaux de bord simples avec lesquels les utilisateurs peuvent interagir et effectuer des recherches. Vous pouvez également vous entraîner à faire une présentation de vos recherches afin de renforcer vos compétences en communication.

Vous voudrez également vous entraîner à travailler avec différents types de données, notamment du texte, des données structurées, des photos, du son et même des vidéos. Chaque secteur utilise son propre ensemble distinct de données pour faciliter la prise de décisions par des cadres mieux informés.

Vous devez connaître les principes d'autant de types que possible, car vous vous concentrerez probablement sur un ou deux types seulement en tant que scientifique des données en activité. Cependant, si vous débutez et développez vos compétences, il est essentiel de comprendre les principes fondamentaux d'autant de sortes que possible.

La gestion de projets plus complexes vous donnera l'occasion d'expérimenter une variété d'applications de données. Une fois que vous aurez maîtrisé l'analyse descriptive, vous serez dans la meilleure position pour utiliser des techniques statistiques plus complexes telles que l'exploration de données, la modélisation prédictive et l'apprentissage machine (ML) pour prédire des événements futurs ou même produire des recommandations.

Développer des visualisations et s'entraîner à les présenter

Utilisez des programmes tels que Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ou Infogram pour vous entraîner à créer vos visualisations à partir de zéro. Trouvez la meilleure technique pour permettre aux données de parler d'elles-mêmes en vous exerçant avec des plateformes comme celles-ci.

Même à ce stade, Excel est utile : si l'idée fondamentale des feuilles de calcul - fusionner des données dans leurs cellules pour réaliser des calculs ou des graphiques - est simple, Excel s'est avéré très précieux après plus de 30 ans et est presque incontournable dans le monde de la science des données.

La création de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Lorsqu'il s'agit de s'exprimer, chacun a ses limites. La capacité à s'exprimer sans être trop direct est une compétence de communication essentielle qui peut être naturelle pour vous mais qui peut être améliorée par la pratique. Commencez par un ami seul ou même votre animal de compagnie avant de passer à une situation de groupe si nécessaire.

Créer de beaux graphiques n'est qu'un début ; en tant que scientifique des données, vous devrez également utiliser ces visuels pour communiquer vos résultats à un public réel.

Créez un portfolio pour mettre en valeur vos compétences en science des données.

L'étape suivante consiste à créer un portfolio soigné qui vous permettra d'obtenir l'emploi de vos rêves après avoir effectué vos recherches préliminaires, suivi une formation et mis en pratique vos nouvelles compétences en constituant un excellent portfolio rempli de projets.

Votre portfolio est peut-être l'aspect le plus crucial de votre recherche d'emploi. Le Data Science Bootcamp de BrainStation, par exemple, est conçu pour fournir un programme d'études basé sur des projets qui aide les étudiants à construire un portefeuille impressionnant de réalisations concrètes. C'est l'une des méthodes les plus efficaces pour se faire remarquer sur le marché du travail.

Envisagez d'inclure vos projets GitHub lorsque vous postulez pour un emploi de scientifique des données à (ou à la place de) votre site Web. Tout en améliorant simultanément votre profil dans un réseau public, GitHub affiche rapidement votre processus, votre travail et vos résultats.

Mais ne vous arrêtez pas là. Votre portfolio est l'occasion de démontrer vos capacités de communication et de montrer que vous ne vous contentez pas de calculer des chiffres.

Il est également avantageux d'exposer une variété de méthodes car la science des données est un vaste domaine, ce qui implique qu'il existe de nombreuses façons d'aborder un problème et de nombreuses stratégies que vous pouvez mettre sur la table.

Vous devez compléter vos données par un récit convaincant et montrer comment vous tentez de résoudre les problèmes que vous avez identifiés afin que l'employeur comprenne votre valeur. Plutôt que de présenter votre code de manière isolée, GitHub vous permet de le contextualiser dans un contexte plus large, ce qui le rend plus facile à comprendre.

Lorsque vous postulez à un poste particulier, ne soumettez pas l'ensemble de votre travail. Ne mettez en avant que quelques éléments parmi l'ensemble de vos travaux afin de montrer l'éventail de vos capacités tout au long du processus de science des données - en partant d'un ensemble de données simple, en identifiant un problème, en nettoyant le désordre, en développant un modèle et en trouvant une réponse.

Améliorez votre profil en ligne

Un projet bien exécuté que vous réalisez vous-même peut être un moyen fantastique de mettre en valeur vos compétences et d'impressionner les responsables potentiels du recrutement. Choisissez un sujet qui vous intéresse vraiment, posez une question à son sujet et essayez d'y répondre par des faits.

Vous pouvez également présenter votre travail sur GitHub. Documentez votre expérience et révélez vos résultats, représentés graphiquement avec une explication directe de votre procédure, en mettant en valeur vos compétences techniques et vos idées.

Pour aider un employeur à comprendre votre valeur, incluez un récit convaincant qui détaille les questions que vous avez abordées - en mettant en évidence votre processus et les mesures créatives que vous avez prises pour que l'employeur vous comprenne.

Une autre excellente façon de démontrer votre intérêt pour la communauté, de montrer vos compétences en tant que scientifique des données potentiel et d'étendre vos connaissances et votre rayonnement est de devenir membre d'un réseau de science des données en ligne comme Kaggle.

Postulez à des emplois pertinents de scientifique des données

Il existe plusieurs responsabilités dans le domaine de la science des données. Les personnes qui ont acquis les capacités fondamentales se spécialisent dans des sous-disciplines particulières, comme les ingénieurs de données, les analystes de données, l'intelligence artificielle ou les ingénieurs en apprentissage automatique.

Cherchez à savoir ce que l'entreprise valorise, ce sur quoi elle se concentre, et si cela correspond à vos compétences, vos objectifs et vos projets. N'oubliez pas non plus que des villes comme Boston, Chicago et New York connaissent une pénurie de talents techniques ; les opportunités sont donc nombreuses.

Les meilleurs emplois en science des données

Étant donné que les scientifiques des données travaillent dans de nombreux domaines et disciplines, les tâches qu'ils peuvent accomplir sont désignées sous une variété de noms, qui incluent :

• Spécialiste des données
• Analyste de données
• Architecte des données
• Ingénieur en données
• Statisticien
• Analyste commercial
• Chercheur
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Analyste quantitatif

Il existe plusieurs autres postes, et ils continueront de croître à mesure que la science des données gagne en popularité. La bonne nouvelle est que les postes mentionnés ci-dessus font l'objet d'une forte demande. Si vous disposez d'une expertise et d'une expérience en science des données, vous bénéficiez d'un avantage certain en matière de croissance professionnelle et d'avancement de carrière.

Le domaine de la science des données a besoin de vous

Bien sûr, la science des données est une carrière fantastique pour les femmes n'est pas la seule raison pour laquelle elle pourrait être attrayante pour vous. Le domaine de la science des données et la base de la prise de décision, tant dans les entreprises que dans le secteur privé, sont des éléments essentiels de l'économie. IA (intelligence artificielle) peut encore améliorer la présence féminine, principalement parce qu'elle est très importante.

Ainsi, plus il y a de perspectives différentes dans une équipe, mieux c'est. Apprenez avec curiosité et optimisme, et n'ayez pas peur de faire des erreurs en cours de route. Travaillez dur, faites toujours de votre mieux, et les choses viendront naturellement.

The post Women in Data Science: A Guide To Successfully Advancing Your Career appeared first on Startup Oasis.

Dans de nombreuses économies d'abondance, la migration et ses conséquences sur l'emploi sont devenues un sujet politique controversé dans le monde entier. Et le débat public fait rage de Mumbai à Manchester sur l'avenir de l'emploi et sur la question de savoir s'il y aura suffisamment d'emplois pour employer tout le monde.

Le progrès de l'automatisation, facilité par des technologies telles que l'intelligence artificielle, les politiques de gestion industrielle qui augmentent la productivité (et le développement économique), l'efficacité, la sécurité, les nouvelles tendances et la commodité.

Toutefois, ces innovations posent des questions troublantes quant à l'impact plus large de l'automatisation sur les emplois, les compétences, les salaires et la nature du travail.

De nombreuses tâches effectuées par les travailleurs aujourd'hui ont le potentiel d'être automatisées. Parallèlement, les sites de recherche d'emploi comme LinkedIn et Monster modifient et augmentent la manière dont les gens recherchent des emplois et dont les entreprises trouvent et recrutent des talents.

Les travailleurs indépendants utilisent de plus en plus des plateformes numériques telles que Upwork, Uber et Etsy pour mettre leurs compétences à disposition, ce qui bouleverse les croyances traditionnelles sur la manière et le lieu de travail.

Pourquoi l'avenir du travail est-il important ?

Adaptabilité et agilité

Les individus doivent faire preuve d'adaptabilité car ils sont confrontés chaque jour à de nouveaux problèmes et à des attentes changeantes sur le marché du travail.

Les employés doivent se concentrer comme un laser sur l'avenir de leur travail et sur leur rôle dans son élaboration. Les processus qui permettent l'agilité organisationnelle (en facilitant le changement dynamique et en réagissant rapidement aux stimuli de l'environnement) seront des facteurs de différenciation stratégique cruciaux par rapport aux concurrents. Les fenêtres d'opportunité se réduisant, la rapidité avec laquelle une organisation réagit et exécute sera aussi importante que la réaction elle-même.

Les employés doivent se concentrer comme un laser sur l'avenir de l'emploi et sur leur rôle dans son élaboration.

Changements de compétences et d'état d'esprit

Chaque employé doit apporter des changements significatifs à ses compétences et à son état d'esprit pour se préparer à l'environnement de travail futur. Selon le Rapport 2016 sur l'avenir des emplois du Forum économique mondialLes compétences fondamentales telles que la pensée critique, les voitures autonomes, la résolution de problèmes et la prise de décision sont les éléments constitutifs d'un cadre qui permet aux employés d'identifier rapidement les changements dans leur environnement et d'adapter des stratégies de réponse visant à produire les résultats souhaités.

Les employés considéreront le changement comme un aspect régulier du lieu de travail et comme quelque chose à attendre avec impatience s'ils adoptent une attitude d'apprentissage/de développement et recherchent les occasions et les expériences qui conduisent à une amélioration continue de leur vie.

Suite à la transformation de la pensée des employés, la culture organisationnelle plus large pourrait évoluer vers l'adoption d'un leadership local et l'agilité organisationnelle qui en découle.

Les entreprises du monde entier qui promeuvent des systèmes de prise de décision sollicitant des contributions diverses de la part d'une population active diversifiée ont accès à des méthodes de conception créative des affaires (au lieu de s'en remettre à quelques personnes occupant des postes de direction).

Trouver des idées créatives et les mettre en œuvre plus rapidement que vos concurrents est la clé pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché des affaires d'aujourd'hui.

Comment l'avenir du travail va changer

Au cours de la dernière décennie, le le lieu de travail a changé de façon spectaculaire. Les progrès technologiques ont modifié et révolutionné le fonctionnement des entreprises et la façon dont les gens travaillent, des téléphones portables aux ordinateurs portables légers et à l'automatisation.

Les technologies émergentes auront un impact significatif sur le monde dans les domaines suivants :

La nature du travail

La nécessité d'effectuer manuellement des tâches répétitives sera réduite grâce à la croissance et aux progrès technologiques et économiques. Alors que moins de personnes pourraient être embauchées pour effectuer des activités manuelles, davantage de personnes effectueront des tâches de réflexion créative et stratégique.

Le travail sera moins axé sur l'achèvement des tâches et plus sur la résolution des problèmes. L'importance de la résolution de problèmesL'économie, la communication, l'écoute, l'interprétation, la conduite autonome et la conception vont se développer. Il sera plus précieux d'être capable d'apprendre de nouvelles compétences que de posséder des connaissances spécifiques. Les employeurs recherchent des personnes ayant la flexibilité mentale nécessaire pour apprendre en cours d'emploi..

Comment le travail est fait

L'éventail et le volume des tâches que les machines intelligentes peuvent accomplir vont s'élargir à mesure que les technologies fondées sur l'IA et la robotique progressent. Au cours des 16 prochaines années, 38 % des emplois américains seront probablement automatisés, ce qui touchera au moins 100 millions de travailleurs du savoir.

Parallèlement, en combinant la technologie mondiale avec les capacités humaines et l'expérience technique, les rôles pourraient être redéfinis. Les organisations devront repenser la façon dont les humains et les machines collaborent. Pour optimiser l'impact des interactions homme-machine, elles devront repenser la manière dont elles investissent dans les travailleurs.

Qui fait le travail ?

La technologie permet aux entreprises d'utiliser de la manière la plus rentable possible un continuum d'employés à temps plein, de freelances, de services gérés et de travailleurs indépendants.

Les entreprises vont réexaminer le cycle de vie des employés. Elles embaucheront les gens de différentes manières pour obtenir la créativité, la passion, l'expérience, l'expertise et les compétences dont elles ont besoin pour le poste. Ainsi, le poste sera fondé sur les capacités de résolution des problèmes et l'exécution des tâches plutôt que sur le remplissage des rôles de l'organigramme.

Où le travail est fait

Les nouveaux systèmes de communication font tomber les barrières entre les nombreux sites de bureaux et le personnel éloigné. Les organisations peuvent surmonter les obstacles géographiques et puiser dans une réserve mondiale de talents pour exécuter les tâches aussi efficacement que possible.

Le modèle distribué, quant à lui, ne vise pas seulement à accroître l'efficacité ou à réduire les coûts. Pour nourrir et retenir des talents de plus en plus rares, les entreprises doivent repenser la manière dont elles peuvent construire une culture et des liens d'équipe dans un environnement de travail virtuel.

Comment la technologie change l'avenir du travail

Comme nous le savons tous, les technologies en développement ont un impact sur la société d'aujourd'hui, qu'il s'agisse de la façon dont les gens passent leurs appels téléphoniques ou de la manière dont les entreprises travaillent. Dans cette optique, il est essentiel d'affirmer que la probabilité que le lieu de travail change au cours de la prochaine décennie est considérable.

L'industrie technologique est un secteur en pleine expansion. Par conséquent, la nature du travail, la dynamique du lieu de travail et son concept sont en train de changer. Il n'est pas surprenant que les employés et les étudiants doivent acquérir de nouvelles compétences pour être pertinents dans ces conditions.

Actuellement, les critères d'embauche sont plus stricts et la concurrence est plus féroce que jamais. Dans cette situation, les travailleurs doivent comprendre comment les nouvelles technologies affectent le marché actuel et se familiariser avec les nouvelles inventions pour répondre aux nouvelles demandes.

L'avenir du lieu de travail peut être imprévisible. Toutefois, pour avoir une bonne idée de l'avenir, il faut tenir compte des besoins des entreprises. Dans cette optique, réfléchissez à l'impact des nouvelles technologies sur l'avenir de l'emploi.

Moins de tâches manuelles (automatisation)

Les technologies émergentes modifient indéniablement la nature du travail. Ainsi, ces techniciens réduisent la nécessité pour les humains d'effectuer une variété de tâches monotones. Il semblait impensable, il y a quelques années, de disposer de machines automatisées pouvant aider au développement d'un produit. Mais, grâce aux progrès des nouvelles technologies telles que l'apprentissage automatique, c'est désormais réalisable.

L'automatisation a des conséquences involontaires :

• Les emplois nécessitant un travail physique sont en voie d'élimination.
• Moins de personnes sont embauchées pour leurs capacités manuelles.
• De plus en plus d'employés sont retenus pour leurs capacités de réflexion créative et stratégique.

Les tâches répétitives prennent beaucoup de temps à accomplir. Grâce à l'automatisation, les travailleurs peuvent se concentrer sur des tâches plus essentielles comme la résolution de problèmes, l'invention de produits et l'évaluation de données. À l'avenir, les employeurs rechercheront des employés capables d'acquérir constamment de nouvelles compétences. En effet, le secteur de la technologie évolue à un rythme rapide, la capacité de maîtriser de nouvelles compétences deviendra de plus en plus souhaitable.

Différentes méthodes de travail

L'automatisation modifie non seulement la nature du travail, mais aussi la manière dont il est effectué. La technologie de l'IA est utilisée dans les processus de fabrication pour aider les organisations à améliorer leur productivité. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises s'appuient sur des robots pour construire leurs produits. L'IA, quant à elle, n'a pas seulement un impact sur la fabrication.

En réalité, la technologie transforme la façon dont les procédures administratives sont effectuées. En ce qui concerne les services postaux, par exemple, le courrier était autrefois distribué par le facteur. Après un certain temps, nous pouvons utiliser les courriels, grâce aux progrès technologiques. Mais, de nos jours, c'est une toute autre histoire ; les systèmes d'IA peuvent envoyer et recevoir automatiquement des courriels.

En outre, les développeurs mobiles ont créé des applications de messagerie qui permettent aux clients de traiter leurs e-mails à l'aide de leurs smartphones. Compte tenu de ces considérations, il est raisonnable de prévoir qu'à l'avenir, davantage d'organisations utiliseront des robots et des systèmes automatisés dans leurs processus. Les responsabilités professionnelles seront modifiées et les entreprises devront former leur personnel pour maximiser l'effet humain-machine.

Plus d'employés à distance (travail à domicile)

Le travail à distance a franchi toutes les frontières, grâce à des systèmes de communication innovants qui permettent aux organisations de communiquer entre elles depuis n'importe quel endroit du monde. De même, il est essentiel de reconnaître que les talents informatiques ont gagné en popularité en raison de leur capacité à travailler à distance.

Par exemple, les travailleurs de la technologie, tels que les administrateurs de bases de données, les spécialistes de la cybersécurité et les scientifiques des données, peuvent travailler depuis leur domicile dans différentes parties du monde. Par conséquent, ils n'ont pas à perdre de temps pour se rendre de leur domicile au travail.

Les entreprises ont économisé des coûts tout en rendant leurs employés plus heureux en leur permettant de travailler à domicile. Le travail à domicile permet aux professionnels de la technologie de passer plus de temps avec leur famille. C'est pourquoi un nombre croissant de professionnels de la technologie demandent des avantages liés au travail à distance.

Le travail à distance permet également aux entreprises d'embaucher des personnes du monde entier, et elles peuvent employer des professionnels de la technologie talentueux qui exigent un salaire et des avantages moins élevés. En d'autres termes, le travail à distance permet aux entreprises d'atteindre leurs objectifs à moindre coût.

Le travail à distance va devenir de plus en plus important pour les entreprises à mesure que le marché du numérique se développe et que de nouvelles technologies apparaissent.

Le travail à distance va devenir de plus en plus crucial pour les entreprises à mesure que le marché du numérique se développe et que de nouvelles technologies apparaissent. Dans cette optique, il est essentiel de reconnaître que Travailler à distance est un pas en avant. Si vous ne pouvez pas travailler à distance, votre rôle professionnel sera très probablement déplacé et vous serez obligé de changer de carrière.

Compte tenu de ces considérations, participer à un Bootcamp de codage est un excellent moyen de se préparer aux problèmes futurs. Tremplin est une entreprise qui propose des formations dans des domaines tels que la conception de l'expérience utilisateur, l'analyse des données et le génie logiciel. En seulement six mois, vous pouvez obtenir des compétences de niveau entreprise grâce à leurs programmes de croissance à temps partiel.

Moins d'infrastructures physiques

Les entreprises ont pu réduire leur dépendance à l'égard des infrastructures physiques en mettant en œuvre l'informatique en nuage et le travail à distance. Il y a quelques dizaines d'années, les entreprises avaient besoin de vastes salles pour abriter leurs centres de données. En revanche, les entreprises ont éliminé leur infrastructure de base de données physique grâce au stockage en nuage.

Les données constituent aujourd'hui l'une des ressources les plus précieuses pour les entreprises. Par conséquent, les entreprises doivent protéger leurs informations. Les entreprises peuvent utiliser des services d'informatique dématérialisée pour non seulement stocker mais aussi sécuriser leurs données. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises stockent leurs données dans des services d'informatique en nuage.

En outre, à mesure que les entreprises continueront à embaucher davantage de travailleurs à distance, la demande d'infrastructures de bureau complètes diminuera. Les véritables locaux de bureaux pourraient devenir obsolètes à l'avenir, puisque tout le monde pourrait travailler à domicile.

9 façons dont la technologie va changer l'avenir du travail

Voici comment la technologie aura un impact sur la main-d'œuvre et le lieu de travail à l'aube d'une nouvelle décennie. De plus en plus d'entreprises feront appel à une "main-d'œuvre numérique" qui comprend l'IA, les robots et la réalité augmentée (RA). Il ne faut pas craindre une numérisation accrue, car elle aide les employés à se concentrer sur leurs compétences créatives "humaines" en automatisant les activités fastidieuses.

1. L'essor de la main-d'œuvre numérique

La technologie est au cœur de l'avenir du travail. À l'approche de 2020, davantage d'entreprises emploieront des travailleurs numériques. "Travailleur numérique" fait référence à l'IA, à la robotique et à la technologie de la réalité augmentée (RA). Si le nombre de travailleurs numériques augmentera l'année prochaine, ils ne devraient pas remplacer les humains, mais plutôt les assister.

2. Automatisation accrue des tâches

À mesure que les entreprises adoptent les travailleurs numériques, les tâches à faible valeur ajoutée seront inévitablement plus automatisées. Cela entraînera une réduction significative des opérations manuelles, permettant au personnel de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

3. Utilisation accrue de l'intelligence artificielle

L'IA est déjà utilisée dans les organisations, et à mesure que les travailleurs se sentent plus à l'aise avec elle, les solutions alimentées par l'IA devraient se multiplier au cours de l'année à venir, par exemple la réalité virtuelle. Les gens ont moins peur de ces technologies en général, et plus ils les utilisent, plus ils sont susceptibles de voir leur valeur. Le pouvoir de l'IA s'étend au-delà du bureau, jusqu'à l'environnement bâti, ce qui pourrait favoriser la productivité et l'optimisation du lieu de travail.

4. Se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée

Les employés consacreront plus de temps à des tâches à forte valeur ajoutée telles que la croissance, la pensée créative et critique, le mentorat, la communication avec les clients/collègues, l'élaboration de nouvelles idées, la mise en place de plans d'action, etc., plutôt que de trier et de rechercher des documents pour découvrir des données ou des informations essentielles. Les tâches à forte valeur ajoutée sont celles qui aident le personnel à atteindre les objectifs stratégiques.

5. Collaboration entre les humains et les robots

Tous ces éléments, comme nous l'avons déjà mentionné, amèneront les humains à collaborer avec les robots. Plutôt que d'éliminer le besoin d'humains, les travailleurs numériques peuvent les augmenter.

Les employés qui peuvent tirer parti de la technologie seront en mesure de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée. Toutefois, ils auront également plus de chances de réussir dans leurs futurs emplois puisqu'ils pourront utiliser des outils et des ressources essentiels.

Les employés peuvent, par exemple, s'engager auprès des travailleurs numériques en permettant à l'IA de filtrer des documents. Dans le même temps, ils se concentrent sur l'évaluation et la connexion des points entre les données critiques, en utilisant la réalité virtuelle dans l'immobilier pour visualiser les propriétés des logements.

6. Amélioration de la communication interne

Avec les nombreux changements prévus dans les entreprises au cours des prochains mois, les entreprises vont mettre l'accent sur le renforcement de la communication interne. Les organisations doivent s'assurer que tous les changements adoptés, la manière dont ils seront exécutés, le calendrier et la manière dont les individus seront affectés sont communiqués de manière adéquate à toutes les parties prenantes. Les employés sont plus susceptibles de s'impliquer auprès de leurs collègues et de leurs supérieurs en conséquence.

7. Exploiter la puissance des données

Les organisations auront accès à des données essentielles au fur et à mesure que les entreprises utiliseront les technologies et que les employés se sentiront à l'aise pour les utiliser. Les organisations peuvent mieux comprendre comment les gens travaillent lorsqu'ils sont au mieux de leur forme, quels types d'environnement ils apprécient et comment ils interagissent avec l'espace et les autres sur le lieu de travail en exploitant le pouvoir des données. Ces données peuvent ensuite être transformées en éléments exploitables qui améliorent l'environnement de bureau en augmentant l'engagement et la productivité des employés.

8. Lieux de travail numériques

Les organisations mèneront leurs initiatives de transformation numérique en intégrant de plus en plus les technologies émergentes pour développer des espaces de travail permettant de nouvelles méthodes de travail plus efficaces. Les employés travailleront de plus en plus depuis des espaces de travail liés au numérique, élégants, intelligents et capables de prendre en charge des tâches et des rôles en constante évolution dans l'année à venir et au-delà.

Les employés travailleront de plus en plus depuis des espaces de travail reliés numériquement, élégants, intelligents, capables de prendre en charge des tâches et des rôles en constante évolution dans l'année à venir et au-delà.

9. RH appartenant aux employés

Les entreprises reconsidèrent leur approche des avantages sociaux pour répondre à l'évolution et à la diversification des demandes des employés, alors qu'elles tentent de recruter et de retenir les meilleurs talents. Les entreprises permettront de plus en plus aux employés de créer leurs propres avantages plutôt que d'avoir un ensemble d'avantages.

Les employés peuvent choisir des avantages et des installations qui les aideront à améliorer leur vie personnelle et professionnelle, en favorisant l'engagement, la croissance et la productivité des employés.

Mot de la fin

Prenez du recul et regardez le tableau d'ensemble de la façon dont la nature du travail, la composition de la main-d'œuvre et le concept du lieu de travail interagissent pour former l'avenir du travail. Nous avons besoin d'une approche visionnaire et pragmatique pour exploiter pleinement les technologies émergentes, visualiser le potentiel sur la base de données spécifiques au secteur et définir une stratégie de transformation.

Pour tirer parti des innovations tout en créant un but et une valeur pour les employés, les organisations doivent repenser le flux de travail, la main-d'œuvre et l'espace de travail depuis le début. Elles doivent aligner la structure organisationnelle, le leadership, la gestion et le développement de la main-d'œuvre dans le cadre d'une stratégie unifiée qui crée une innovation à long terme au-delà d'une équation de rentabilité à court terme.

The post 10 Ways Tech Will Change The Future of Work appeared first on Startup Oasis.