Actualités EPSI

Quand les recruteurs misent sur la solution ‘‘freelance’’ pour faire face au manque des talents IT

De nombreux sondages ont révélé la difficulté des entreprises à recruter des profils IT pour les accompagner dans leur processus de transformation numérique. Pour y remédier, les recruteurs sont de plus en plus nombreux à s’intéresser aux ‘‘freelances’’, des profils indépendants qui peuvent travailler à domicile, depuis leur canapé, ou temporairement en entreprise. Du moins, c’est ce que révèle la première édition du ‘‘baromètre de l’expertise du numérique’’ réalisé par le réseau Inops. Décryptage avec EPSI !

Tendance emploi : les compétences en DevOps de plus en plus recherchées

La livraison des logiciels en continue fait de DevOps l’une des disciplines les plus en vogue dans le monde de l’IT. C’est en tout cas ce qui ressort de l’enquête menée auprès de 250 responsables informatiques d’OpsRamp aux Etats-Unis, qui a relevé une forte demande pour les compétences DevOps sur le marché du travail. Le point avec EPSI !

S/4HANA : l’automatisation gagne du terrain dans l’ERP de SAP

Ces dernières années, l’automatisation est entrée en force dans le monde de l’entreprise, et presque aucun secteur d’activité n’y échappe. Récemment, l’éditeur des logiciels SAP a poussé l’automatisation dans son ERP, via la plateforme S/4HANA. Plus d’infos sur le sujet avec l’EPSI.

Data Mining vs Machine Learning : quelle différence ?

En surfant sur Internet, nous générons chaque jour une énorme quantité de données. C’est une véritable mine d’or pour les entreprises qui les exploitent dans le but ultime d’améliorer leurs résultats grâce à une meilleure compréhension du comportement des consommateurs. Dans cette optique, deux concepts se distinguent : Data Mining et Machine Learning. Si dans nos articles précédents nous vous en avons donné la définition, nous nous intéressons aujourd’hui à leurs points de différence.

Comment le machine learning va révolutionner votre gestion de base de données

Le machine learning (ML) est une technologie prédictive qui aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Champ d’étude de l’IA, le ML s’appuie sur des approches mathématiques et statistiques pour rendre les ordinateurs capables d’apprendre et de prendre des décisions en toute autonomie. D’où l’appellation « machine learning » ou apprentissage machine. Le ML va donc traiter les données massives pour en tirer des prédictions et identifier des tendances. Cela nous amène à nous poser la question suivante : quel est l’impact de l’apprentissage machine sur les bases de données des entreprises ?