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15 compétences en technologie chaude deviennent plus chaudes – aucune certification requise

Il ne fait aucun doute que les certifications informatiques à chaud sont des ajouts valables pour les professionnels de la technologie qui tentent d'améliorer leurs perspectives d'emploi. Mais le problème avec les certificats est qu'ils sont principalement limités aux rôles d'infrastructure et aux produits technologiques associés. Les vendeurs de ces produits sont tenus de former leurs clients à leur utilisation et d'offrir à cet effet des certifications qui sont sans doute faciles à obtenir. Cela laisse d'innombrables compétences technologiques pour lesquelles aucune certification n'est disponible ou cela n'a pas d'importance pour les employeurs désireux de valoriser ces compétences et d'offrir de l'argent supplémentaire aux travailleurs qui acquièrent une expertise en la matière.

Depuis 2000, Foote Partners suit et rapporte les primes de paiement en espèces versées aux techniciens pour 1101 compétences technologiques certifiées et non certifiées dans son indice de rémunération des compétences et certifications informatiques mis à jour trimestriellement.TM (ITSCPI). 593 d'entre eux sont sans certification. Cela fait beaucoup de compétences et les données démographiques de l'enquête derrière l'ITSCPI sont tout aussi impressionnantes: 80 186 professionnels de la technologie américains et canadiens dans pas moins de 3 604 employeurs des secteurs privé et public qui gagnent de l'argent pour leurs compétences certifiées et non certifiées, généralement en dehors du salaire de base, comme signalés par leurs employeurs.

Haut payant et va plus haut

Les compétences technologiques non certifiées suivantes répondent à deux conditions préalables: elles permettent aux travailleurs de payer des primes en espèces bien supérieures à la moyenne de toutes les compétences déclarées et ils ont enregistré des gains de valeur marchande au cours des six premiers mois de 2020. 16 pour cent du salaire de base – significatif étant donné que la moyenne de toutes les compétences déclarées est de 9,6 pour cent de la base. Ils sont classés par ordre décroissant de classement, en premier lieu, les primes en espèces gagnées et en deuxième, le montant de l'augmentation de la valeur marchande (y compris les liens).

Pas surprenant, la liste contient un certain nombre de compétences liées à la sécurité, au codage, à la base de données, à l'analyse et à l'intelligence artificielle.

1. DevSecOps

Augmentation de la valeur marchande: 5.6 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

DevSecOps est la philosophie de l'intégration des pratiques de sécurité dans le processus DevOps et implique la création d'une culture de «sécurité comme code» avec une collaboration continue et flexible entre les ingénieurs de version et les équipes de sécurité. Il s'agit d'une réponse naturelle et nécessaire à l'effet de goulot d'étranglement des anciens modèles de sécurité sur le pipeline de livraison continue moderne. L'objectif est de combler les écarts traditionnels entre l'informatique et la sécurité tout en garantissant une livraison rapide et sûre du code. La réflexion en silo est remplacée par une communication accrue et une responsabilité partagée des tâches de sécurité pendant toutes les phases du processus de livraison.

Dans DevSecOps, deux objectifs apparemment opposés – «vitesse de livraison» et «code sécurisé» – sont fusionnés en un seul processus simplifié, ce qui le rend précieux pour les employeurs. En alignement avec les pratiques lean en agile, les tests de sécurité se font par itérations sans ralentir les cycles de livraison. Les problèmes de sécurité critiques sont traités au fur et à mesure qu'ils apparaissent, et non après qu'une menace ou un compromis se soit produit. Six composants composent une approche DevSecOps:

  • Analyse de code – fournir du code en petits morceaux afin que les vulnérabilités puissent être identifiées rapidement.
  • Gestion du changement – augmentez la vitesse et l'efficacité en permettant à quiconque de soumettre des modifications, puis déterminez si la modification est bonne ou mauvaise.
  • Surveillance de la conformité – être prêt pour un audit à tout moment (ce qui signifie être dans un état de conformité constant, y compris la collecte de preuves de conformité au RGPD, de conformité PCI, etc.).
  • Enquête sur les menaces – identifier les menaces émergentes potentielles à chaque mise à jour de code et être en mesure de répondre rapidement.
  • Évaluation de la vulnérabilité – identifiez les nouvelles vulnérabilités grâce à l'analyse de code, puis analysez la rapidité avec laquelle elles sont traitées et corrigées.
  • Formation à la sécurité – former des ingénieurs logiciels et informatiques avec des directives pour les routines définies.

2. Architecture et modèles de sécurité

Augmentation de la valeur marchande: 5.6 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

Deux concepts fondamentaux de la sécurité informatique et de l'information sont modèle de sécurité, qui décrit comment la sécurité doit être mise en œuvre – en d'autres termes, fournir un «plan» – et la architecture de sécurité d'un système informatique, qui remplit ce plan. L'architecture de sécurité est une vue de l'architecture globale du système à partir d'un point de sécurité et de la façon dont le système est assemblé pour répondre aux exigences de sécurité. Il décrit les composants du matériel logique, du système d'exploitation et des composants de sécurité logicielle, et comment implémenter ces composants pour concevoir, construire et évaluer la sécurité des systèmes informatiques. Alors que les compétences liées à la cybersécurité gagnent en importance et que le paysage des menaces continue d'être un problème majeur, nous nous attendons à ce que les modèles de sécurité et les compétences en architecture continuent d'être solides à l'avenir.

3. RStudio

Augmentation de la valeur marchande: 21,4 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

RStudio est un environnement de développement intégré pour R, un langage de programmation pour le calcul statistique et les graphiques, et pour Python. Il est disponible en deux formats, RStudio Desktop et RStudio Server accessible par navigateur Web et fonctionnant sur un serveur distant. RStudio est partiellement écrit dans le langage de programmation C ++ et utilise le framework Qt pour son interface utilisateur graphique, cependant un plus grand pourcentage du code est écrit en Java et JavaScript. Les clés de la popularité de RStudio pour l'analyse des données dans R incluent:

  • R est open source. C'est gratuit, ce qui est un avantage par rapport au paiement des licences MATLAB ou SAS. Ceci est également important si vous travaillez avec des équipes internationales dans des domaines où les logiciels sont chers ou inaccessibles. Cela signifie également que R est activement développé par une communauté et qu'il y a des mises à jour régulières.
  • R est largement utilisé. R est utilisé dans de nombreux domaines (pas seulement la bioinformatique), ce qui le rend plus susceptible de trouver de l'aide en ligne en cas de besoin.
  • R est puissant. R fonctionne sur plusieurs plateformes (Windows / MacOS / Linux). Il peut fonctionner avec des ensembles de données beaucoup plus volumineux que les tableurs populaires comme Microsoft Excel, et en raison de ses capacités de script, il est plus reproductible. Il existe des milliers de progiciels disponibles pour la science, y compris la génomique et d'autres domaines des sciences de la vie.

4. (Cravate) Cryptographie; Traitement du langage naturel; Réseaux de neurones et Gestion des données de référence

Augmentation de la valeur marchande: 6.3 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

Cryptographie (ou cryptologie) est la pratique et l'étude des techniques de communication sécurisée en présence de tiers appelés adversaires. Plus généralement, la cryptographie consiste à construire et à analyser des protocoles qui empêchent des tiers ou le public de lire des messages privés. La cryptographie moderne existe à l'intersection des disciplines des mathématiques, de l'informatique, du génie électrique, des sciences de la communication et de la physique et comprend divers aspects de la sécurité de l'information tels que la confidentialité des données, l'intégrité des données, l'authentification et la non-répudiation. Les applications de la cryptographie comprennent le commerce électronique, les cartes de paiement à puce, les devises numériques, les mots de passe informatiques et les communications militaires.

Le langage humain ne parle pas en zéros et en uns, mais il y a beaucoup d'avantages et de productivité qui peuvent être gagnés lorsque les machines apprennent à lire, déchiffrer, comprendre et donner un sens au langage humain d'une manière qui est précieuse.

Voilà l'objectif de traitement du langage naturel, généralement abrégé en PNL. Les premiers efforts dans ce domaine incluent des pièces d'assistants numériques comme Alexa, Microsoft Cortana, Google Assistant et Siri. C'est la force motrice derrière des applications courantes telles que Google Translate, la vérification grammaticale dans Microsoft Word et les applications de réponse vocale interactive (RVI) utilisées dans les centres d'appels. La PNL est également essentielle lorsqu'il s'agit de travailler avec de nombreux types de données non structurées telles que les données des dossiers de santé électroniques, des courriels, des messages texte, des transcriptions, des publications sur les réseaux sociaux – tout ce qui a une composante linguistique. C'est grâce à la PNL que nous pouvons accéder à des technologies plus avancées telles que l'analyse des sentiments.

La PNL consiste à appliquer des algorithmes pour identifier et extraire les règles du langage naturel de sorte que les données de langage non structurées soient converties sous une forme que les ordinateurs peuvent comprendre.

Lorsque le texte a été fourni, les ordinateurs utilisent des algorithmes pour extraire le sens associé à chaque phrase et en recueillir les données essentielles. De nombreuses classes différentes d'algorithmes d'apprentissage automatique ont été appliquées aux tâches de traitement du langage naturel. Ces algorithmes prennent en entrée un large ensemble de "fonctionnalités" qui sont générées à partir des données d'entrée. Ainsi, la PNL est devenue une recherche axée sur des modèles statistiques qui prennent des décisions douces et probabilistes basées sur l'attribution de poids réels à chaque caractéristique d'entrée. Ces modèles ont l'avantage de pouvoir exprimer la certitude relative de nombreuses réponses différentes plutôt que d'une seule, produisant des résultats plus fiables lorsqu'un tel modèle est inclus en tant que composant d'un système plus vaste.

Les systèmes basés sur des algorithmes d'apprentissage automatique présentent de nombreux avantages et ils font tous avancer la PNL en tant que domaine de compétence à investir. Tenez compte des points suivants.

  • Les procédures d'apprentissage utilisées lors de l'apprentissage automatique se concentrent automatiquement sur les cas les plus courants, alors que lors de l'écriture manuelle des règles, il n'est souvent pas du tout évident où diriger l'effort.
  • Les procédures d'apprentissage automatique peuvent utiliser des algorithmes d'inférence statistique pour produire des modèles qui sont robustes à une entrée inconnue (par exemple contenant des mots ou des structures qui n'ont pas été vus auparavant) et à une entrée erronée (par exemple avec des mots mal orthographiés ou des mots accidentellement omis). L'avantage de la PNL est que la création de systèmes de règles manuscrites qui prennent des décisions souples est extrêmement difficile, sujette aux erreurs et prend du temps.
  • Les systèmes basés sur l'apprentissage automatique des règles peuvent être rendus plus précis simplement en fournissant plus de données d'entrée. Il y a une limite à la complexité des systèmes basés sur des règles artisanales, au-delà desquelles les systèmes deviennent de plus en plus ingérables. Mais la création de plus de données à saisir dans les systèmes d'apprentissage automatique nécessite simplement une augmentation correspondante du nombre d'heures de travail, généralement sans augmentation significative de la complexité du processus d'annotation.

Les réseaux de neurones sont un ensemble d'algorithmes, modélisés librement d'après le cerveau humain, qui sont conçus pour reconnaître les modèles. Ils interprètent les données sensorielles à travers une sorte de perception machine, d'étiquetage ou de clusterisation des entrées brutes. Les modèles qu'ils reconnaissent sont numériques, contenus dans des vecteurs, dans lesquels toutes les données du monde réel, que ce soit des images, du son, du texte ou des séries temporelles, doivent être traduits et ils aident à se regrouper et à les classer. Vous pouvez les considérer comme une couche de clustering et de classification au-dessus des données que vous stockez et gérez. Ils aident à regrouper les données non étiquetées en fonction des similitudes entre les exemples d'entrées, et ils classent les données lorsqu'ils ont un ensemble de données étiqueté sur lequel s'entraîner. Les réseaux de neurones peuvent également extraire des caractéristiques qui sont transmises à d'autres algorithmes pour le regroupement et la classification; vous pouvez considérer les réseaux de neurones profonds comme des composants de plus grandes applications d'apprentissage automatique impliquant des algorithmes pour l'apprentissage par renforcement, la classification et la régression.)

En raison de leur capacité à reproduire et à modéliser des processus non linéaires, les réseaux de neurones ont trouvé des applications dans de nombreuses disciplines — avec beaucoup d'autres à suivre alors que les employeurs continuent de s'appuyer sur ces capacités et d'acquérir ou de développer des compétences techniques en interne pour tout exécuter. Voici des exemples d'applications déjà en jeu:

  • Identification et contrôle du système (par exemple contrôle du véhicule, prédiction de trajectoire, contrôle de processus)
  • Chimie quantique
  • Reconnaissance de formes (p. Ex. Systèmes radar, identification des visages, classification des signaux, reconstruction 3D, reconnaissance d'objets)
  • Reconnaissance de séquence (geste, discours, texte manuscrit et imprimé)
  • Diagnostic médical (par exemple divers cancers)
  • Analyse de la fiabilité des infrastructures en cas de catastrophe naturelle
  • Finance (par exemple, systèmes de négociation automatisés)
  • Exploration et visualisation des données
  • Traduction automatique
  • Filtrage des réseaux sociaux
  • Construire des modèles de boîte noire (par exemple géosciences: hydrologie, modélisation des océans et génie côtier et géomorphologie. Les RNA ont été e
  • Cybersécurité (par exemple, discrimination entre activités légitimes et malveillantes, tests de pénétration, détection de botnet, fraudes par carte de crédit et intrusions sur le réseau.
  • Jeu général

Gestion des données de base (MDM) est né de la nécessité pour les entreprises d'améliorer la cohérence et la qualité de leurs ressources de données clés, telles que les données de produit, les données d'actif, les données client, les données de localisation, etc. De nombreuses entreprises aujourd'hui, en particulier les entreprises mondiales, ont des centaines d'applications et de systèmes distincts où les données qui traversent les départements ou divisions de l'organisation peuvent facilement devenir fragmentées, dupliquées et le plus souvent obsolètes. Lorsque cela se produit, il devient difficile de répondre avec précision même aux questions les plus élémentaires mais critiques sur tout type de mesure de performance ou d'indicateur de performance clé pour une entreprise. Le besoin fondamental d'informations précises et opportunes est aigu et, à mesure que les sources de données augmentent, les gérer de manière cohérente et tenir à jour les définitions de données afin que toutes les parties d'une entreprise utilisent les mêmes informations est un défi sans fin. C’est ce qui a fait et continuera d’augmenter les compétences en MDM.

8. (Cravate) Cloud Foundry & Cloudera Impala

Augmentation de la valeur marchande: 14,3 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

Fonderie Cloud est une plate-forme d'applications multi-cloud open source en tant que service (PaaS). Contrairement à la plupart des autres services de plate-forme de cloud computing – qui sont liés à des fournisseurs de cloud particuliers – Cloud Foundry est une architecture basée sur des conteneurs exécutant des applications dans n'importe quel langage de programmation sur une variété de fournisseurs de services de cloud. Si vous le souhaitez, vous pouvez le déployer sur AWS, mais vous pouvez également l'héberger vous-même sur votre propre serveur OpenStack, ou via HP Helion ou VMware vSphere. Cloud Foundry est promu pour une livraison continue car il prend en charge le cycle de vie complet du développement d'applications, du développement initial à toutes les étapes de test jusqu'au déploiement. Son architecture exécute des applications dans n'importe quel langage de programmation sur une variété de fournisseurs de services cloud, permettant aux développeurs d'utiliser la plateforme cloud qui convient à des charges de travail d'application spécifiques et de déplacer ces charges de travail si nécessaire en quelques minutes sans aucune modification de l'application.

Cloud Foundry est optimisé pour offrir un développement et un déploiement rapides des applications; architecture hautement évolutive et disponible; Workflows compatibles avec DevOps; un risque réduit d'erreur humaine; Efficacité de calcul multi-locataire. Les principaux avantages de Cloud Foundry qui renforcent sa popularité incluent:

  • Portabilité des applications.
  • Mise à l'échelle automatique des applications.
  • Administration de plateforme centralisée.
  • Journalisation centralisée.
  • Routage dynamique.
  • Gestion de l'intégrité des applications.
  • Intégration avec des composants de journalisation externes comme Elasticsearch et Logstash.
  • Accès basé sur les rôles pour les applications déployées.
  • Possibilité de mise à l'échelle verticale et horizontale.
  • Sécurité des infrastructures.
  • Prise en charge de divers fournisseurs IaaS

Cloudera Impala est un moteur de requête open source de traitement massivement parallèle (MPP) qui fournit des requêtes SQL hautes performances et à faible latence sur les données stockées dans les formats de fichiers Apache Hadoop populaires. La réponse rapide aux requêtes permet une exploration interactive et un réglage fin des requêtes analytiques plutôt que de longs travaux par lots traditionnellement associés aux technologies SQL-on-Hadoop, ce qui signifie que les données peuvent être stockées, partagées et accessibles à l'aide de diverses solutions qui évitent les silos de données et minimisent mouvement de données coûteux. Impala renvoie les résultats généralement en quelques secondes ou quelques minutes, plutôt qu'en plusieurs minutes ou heures qui sont souvent nécessaires pour que les requêtes Hive se terminent. Nous ne pouvons pas sous-estimer la valeur de cela pour les plates-formes avancées d'analyse de données et le travail des scientifiques et analystes des données engagés dans des initiatives de Big Data et l'impact que cela a sur la demande d'acquisition de compétences à l'avenir.

10. (Cravate) Apache Cassandra; Intelligence artificielle; Cyber ​​Threat Intelligence; Analyse des données; Google TensorFlow et Analyse prédictive et modélisation

Augmentation de la valeur marchande: 6,7 pour cent (dans les six mois jusqu'au 1er juillet 2020)

Apache Cassandra est un système de gestion de base de données NoSQL distribué hautement évolutif et hautes performances conçu pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs de base, offrant une haute disponibilité sans point de défaillance unique. Cassandra offre une prise en charge robuste des clusters couvrant plusieurs centres de données, avec une réplication asynchrone sans maître parmi les fournisseurs de services cloud, permettant des opérations à faible latence pour tous les clients. Il peut gérer des pétaoctets d'informations et des milliers d'opérations simultanées par seconde dans des environnements cloud hybrides. Cassandra propose la conception de distribution d'Amazon Dynamo avec le modèle de données de Bigtable de Google.

En plus d'être une épine dorsale pour Facebook et Netflix, Cassandra est une base de données très évolutive et résiliente, facile à maîtriser et simple à configurer, offrant des solutions soignées pour des problèmes assez complexes. Journalisation des événements, collecte et évaluation des métriques, surveillance des données historiques – toutes ces tâches sont assez difficiles à accomplir correctement, compte tenu de la variété des systèmes d'exploitation, des plates-formes, des navigateurs et des appareils auxquels les produits de démarrage et les systèmes d'entreprise sont confrontés dans leurs opérations quotidiennes.

Avantages importants à l'origine de la popularité de Cassandra:

  • Aide à résoudre facilement les tâches complexes (par exemple, la journalisation des événements, la collecte de métriques, l'exécution de requêtes par rapport aux données historiques
  • A une courte courbe d'apprentissage
  • Réduit les frais administratifs et les coûts pour un ingénieur DevOps
  • Écriture rapide et lecture ultra-rapide
  • Résilience extrême et tolérance aux pannes

Intelligence artificielle (alias A.I.) est un terme qui signifie différentes choses pour différentes personnes, des robots venant prendre vos emplois aux assistants numériques dans votre téléphone mobile et à la maison. Mais c'est en fait un terme qui englobe une collection de technologies qui incluent l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, etc. L’intelligence artificielle peut également être divisée en «A.I. étroit» et «A.I. général». Étroit A.I. est le genre que nous voyons le plus souvent aujourd'hui – A.I. adapté à une tâche étroite. Cela peut inclure des moteurs de recommandation, des applications de navigation ou des chatbots. Ce sont des A.I.s conçus pour des tâches spécifiques. L'intelligence générale artificielle concerne une machine exécutant toutes les tâches qu'un humain peut effectuer, et cette technologie en pleine expansion, bien qu'elle soit encore relativement ambitieuse pour de nombreuses organisations.

L'apprentissage automatique est généralement la première étape pour les organisations qui ajoutent des technologies liées à l'IA à leur portefeuille informatique et l'une des raisons pour lesquelles l'IA. la rémunération des compétences augmente. Il s'agit d'automatiser le processus de création d'algorithmes en utilisant des données pour les "former" plutôt que des développeurs de logiciels humains écrivant du code. Fondamentalement, ce que vous faites est de montrer les exemples d'algorithmes, sous forme de données. En "regardant" tous ces exemples, la machine apprend à reconnaître les modèles et les différences.

Le Deep Learning pousse le machine learning quelques étapes plus loin en créant des couches de machine learning au-delà du premier point de décision. Ces couches cachées sont appelées un réseau de neurones – comme décrit précédemment – et sont destinées à simuler le fonctionnement du cerveau humain. L'apprentissage profond fonctionne en prenant le résultat de la première décision d'apprentissage automatique et en en faisant l'entrée pour la prochaine décision d'apprentissage automatique. Chacun d'eux est une couche. Python est également le langage de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones.

Cyber ​​Threat Intelligence est ce que deviennent les informations sur les cybermenaces une fois qu'elles ont été collectées, évaluées dans le contexte de leur source et de leur fiabilité, et analysées à l'aide de techniques d'artisanat rigoureuses et structurées par des personnes possédant une expertise approfondie et un accès à toutes les informations. Comme toutes les informations, les informations sur les cybermenaces apportent une valeur ajoutée aux informations sur les cybermenaces, ce qui réduit l'incertitude pour le consommateur, tout en l'aidant à identifier les menaces et les opportunités. Cela nécessite que les analystes identifient les similitudes et les différences dans de grandes quantités d'informations et détectent les tromperies afin de produire des renseignements précis, opportuns et pertinents.

Plutôt que d'être développé dans un processus de bout en bout, le développement de l'intelligence est un processus circulaire, appelé cycle du renseignement. Dans ce cycle, les exigences sont énoncées; la collecte des données est planifiée, mise en œuvre et évaluée; les résultats sont analysés pour produire de l'intelligence; et les renseignements qui en résultent sont diffusés et réévalués dans le contexte de nouvelles informations et des commentaires des consommateurs. La partie analyse du cycle est ce qui différencie l'intelligence de la collecte et de la diffusion d'informations. L'analyse du renseignement repose sur une façon de penser rigoureuse qui utilise des techniques analytiques structurées pour garantir que les biais, les mentalités et les incertitudes sont identifiés et gérés. Au lieu de simplement tirer des conclusions sur des questions difficiles, les analystes du renseignement réfléchissent à la façon dont ils parviennent aux conclusions. Cette étape supplémentaire garantit que, dans la mesure du possible, les mentalités et les préjugés des analystes sont pris en compte et minimisés ou incorporés si nécessaire.

Le processus est un cycle car il identifie les lacunes en matière de renseignement, les questions sans réponse, qui suscitent de nouvelles exigences de collecte, relançant ainsi le cycle de renseignement. Les analystes du renseignement identifient les lacunes du renseignement pendant la phase d'analyse. Les analystes du renseignement et les consommateurs déterminent les lacunes en matière de renseignement pendant la phase de diffusion et de réévaluation.

Dans le renseignement sur les cybermenaces, l'analyse repose souvent sur la triade d'acteurs, l'intention et la capacité, en tenant compte de leurs tactiques, techniques et procédures (TTP), de leurs motivations et de l'accès aux cibles prévues. En étudiant cette triade, il est souvent possible de faire des évaluations stratégiques, opérationnelles et tactiques éclairées et tournées vers l'avenir.

  • L'intelligence stratégique évalue des informations disparates pour former des vues intégrées. Il informe les décideurs et les décideurs politiques sur les problèmes généraux ou à long terme et / ou avertit en temps opportun des menaces. Le renseignement stratégique sur les cybermenaces fournit une image globale de l'intention et des capacités des cybermenaces malveillantes, y compris les acteurs, les outils et les TTP, grâce à l'identification des tendances, des modèles et des menaces et risques émergents, afin d'informer les décideurs et les décideurs politiques ou pour fournir des avertissements en temps opportun.
  • Le renseignement opérationnel évalue des incidents spécifiques et potentiels liés à des événements, des enquêtes et / ou des activités et fournit des informations qui peuvent guider et soutenir les opérations d'intervention. Le renseignement opérationnel ou technique sur les cybermenaces fournit des renseignements hautement spécialisés et à orientation technique pour guider et soutenir la réponse à des incidents spécifiques; ces renseignements sont souvent liés à des campagnes, à des logiciels malveillants et / ou à des outils, et peuvent prendre la forme de rapports médico-légaux.
  • L'intelligence tactique évalue les événements, les enquêtes et / ou les activités en temps réel et fournit un soutien opérationnel au jour le jour. Le renseignement tactique sur les cybermenaces fournit un soutien pour les opérations et les événements quotidiens, tels que l'élaboration de signatures et d'indicateurs de compromis (IOC). Cela implique souvent une application limitée des techniques traditionnelles d'analyse du renseignement.

Analyse des données est le processus d'examen des ensembles de données afin de tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent, de plus en plus à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés. Les technologies et techniques d'analyse des données sont largement utilisées dans les industries commerciales pour permettre aux organisations de prendre des décisions commerciales plus éclairées et par les scientifiques et les chercheurs pour vérifier ou réfuter les modèles, théories et hypothèses scientifiques.

Les initiatives d'analyse de données peuvent aider les entreprises à augmenter leurs revenus, à améliorer leur efficacité opérationnelle, à optimiser leurs campagnes marketing et leurs efforts de service client, à répondre plus rapidement aux nouvelles tendances du marché et à gagner un avantage concurrentiel sur leurs concurrents, le tout dans le but ultime de booster les performances de l'entreprise. Selon l'application particulière, les données analysées peuvent consister en des enregistrements historiques ou de nouvelles informations qui ont été traitées pour des utilisations analytiques en temps réel. De plus, il peut provenir d'un mélange de systèmes internes et de sources de données externes.

TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source populaire développée par Google, qui utilise l'apprentissage automatique dans tous ses produits pour tirer parti de leurs ensembles de données massifs et améliorer le moteur de recherche, la traduction, le sous-titrage d'images et les recommandations. TensorFlow est également utilisé pour les applications d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Son architecture flexible permet le déploiement facile du calcul sur une variété de plates-formes (CPU, GPU, TPU), et des bureaux aux clusters de serveurs en passant par les appareils mobiles et périphériques. TensorFlow fournit des API Python et C stables sans garanties de compatibilité descendante API pour C ++, Go, Java, JavaScript et Swift. Des packages tiers sont disponibles pour C #, Haskell, Julia, R, Scala, Rust, OCaml et Crystal.

Python a toujours été le choix de TensorFlow car le langage est extrêmement facile à utiliser et possède un écosystème riche pour la science des données, y compris des outils tels que Numpy, Scikit-learn et Pandas.

Analyse prédictive et modélisation est un processus qui utilise des données et des statistiques pour prédire les résultats avec des modèles de données. Ces modèles peuvent être utilisés pour prédire tout, des résultats sportifs et des cotes de télévision aux progrès technologiques et aux bénéfices des entreprises. La modélisation prédictive est également souvent appelée:

  • Analyses prédictives
  • Analyse prédictive
  • Apprentissage automatique

Ces synonymes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Cependant, l'analyse prédictive se réfère le plus souvent aux applications commerciales de la modélisation prédictive, tandis que la modélisation prédictive est utilisée de manière plus générale ou académique. Parmi les termes, la modélisation prédictive est utilisée plus fréquemment. L'apprentissage automatique est également distinct de la modélisation prédictive et est défini comme l'utilisation de techniques statistiques pour permettre à un ordinateur de construire des modèles prédictifs. Dans la pratique, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive sont souvent utilisés de manière interchangeable. Cependant, l'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle, qui fait référence à l'intelligence affichée par les machines.

La modélisation prédictive est utile car elle donne un aperçu précis de toute question et permet aux utilisateurs de créer des prévisions. Pour maintenir un avantage concurrentiel, il est essentiel d'avoir un aperçu des événements et résultats futurs qui remettent en question les hypothèses clés.

Les professionnels de l'analyse utilisent souvent des données provenant des sources suivantes pour alimenter des modèles prédictifs:

  • Données de transaction
  • Données CRM
  • Données du service client
  • Données d'enquête ou de sondage
  • Données de marketing et de publicité numériques
  • Données économiques
  • Données démographiques
  • Données générées par la machine (par exemple, données télémétriques ou données de capteurs)
  • Données géographiques
  • Données de trafic Web

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