La Data Science s’est considérablement développée au cours des 10 dernières années. Cependant, malgré d’importants investissements en matière de data science et de machine learning (ML), rares sont les entreprises qui ont pu profiter pleinement de l’impact ou de l’avantage compétitif généré par leurs initiatives en matière d’analyse avancée des données.
En 2022, six tendances émergentes sont susceptibles de faire accélérer les projets de ML et de transformer l’approche d’analyse descriptive des entreprises en analyse prédictive et diagnostique.
Dans cet ebook, vous découvrirez comment :
- La prise en charge de plusieurs langages de programmation et des outils de ML faciles d’utilisation peuvent combler le fossé entre la BI et l’IA
- Les avancées en Data Sharing pour différents types de données, y compris les données non structurées, peuvent accélérer votre flux de travail
- Les feature stores permettent aux experts des données de gérer et de déployer des fonctionnalités ML à grande échelle
- Les nouveaux environnements d’alimentation distribués offrent une alternative supérieure à Spark tout en fournissant des performances jusqu’à 2 000 fois plus rapides
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