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Après notre article sur les bars parisiens qui contribiens à la démocratisation des cryptomonnaies comme vous avez pu le lire dans notre précédent article :

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5 prédictions pour l’avenir des NFT d’art

Les NFT d’art ne sont pas seulement une nouvelle mode, mais ont des implications réelles pour changer qui a accès à l’art, qui le crée et comment on peut l’acheter. Voici cinq prédictions sur la façon dont les NFT d’art profiteront aux artistes, aux collectionneurs et aux amateurs d’art.

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Prédiction 1 : La démocratisation de l’art

Qui possède l’art ? Qui a accès à l’art ? De nombreuses personnes créent de l’art, mais qui peut en vivre ? Qui est considéré comme un « artiste » ? La numérisation de l’art a modifié à jamais les réponses à ces questions. Aujourd’hui, toute personne disposant d’une connexion à internet peut voir des œuvres d’art où qu’elle soit, et il n’est pas nécessaire de se trouver physiquement dans un espace pour y accéder. Non seulement n’importe qui, n’importe où, peut voir des œuvres d’art sur l’écran d’un téléphone ou d’un ordinateur, mais la réalité virtuelle offre de plus en plus la possibilité de visiter des galeries et des musées, et d’explorer une exposition depuis son salon. Les NFT donnent aux artistes la possibilité de créer des œuvres d’art et de les distribuer par le biais de canaux en ligne, en contournant les gardiens traditionnels qui, pendant des siècles, ont dicté ce qu’était l’art et qui y avait accès. Les transactions Blockchain permettent également aux artistes d’être directement soutenus par leur public et de contrôler leur propre carrière.

Prédiction 2 : diversité et représentation accrues

La numérisation de l’art et l’essor de la technologie blockchain et des NFT vont déplacer les principaux acteurs et influenceurs de l’espace pour rendre l’art plus représentatif du monde qui nous entoure. Avec une plus grande démocratisation de l’art et des espaces artistiques vient l’accès pour différentes personnes et groupes traditionnellement sous-représentés dans l’art.

Et c’est là le but de l’art, n’est-ce pas ? L’art a la capacité de nous donner un aperçu de visions du monde et d’expériences qui ne sont pas les nôtres, et de nous permettre d’élargir et de remettre en question nos perspectives. Le secteur doit s’attacher à faire entendre des voix diverses dans cet espace et à offrir des possibilités de formation en crypto-monnaie aux BIPOC, aux femmes et aux autres créateurs et communautés mal desservis.

Prédiction 3 : Mécénat et fractionnement

Les NFT vont également créer un avenir où le mécénat artistique aura un aspect très différent. Comme les transactions sur blockchain sont directes et ne passent pas par une tierce partie, les collectionneurs et les fans seront en mesure de soutenir directement leur artiste ou créateur préféré. En outre, la propriété NFT permet le fractionnement, ou propriété partielle, grâce auquel les fans ou les collectionneurs peuvent partager les gains futurs des artistes et de leurs œuvres. La technologie Blockchain permet également aux créateurs de recevoir un paiement sur les ventes futures de leurs œuvres et, selon notre récent rapport intitulé « Gagner sa vie en tant qu’artiste », l’un des principaux aspects que les artistes trouvent attrayants dans les NFT est la possibilité de percevoir des redevances.

Prédiction 4 : Nouvelles méthodes et nouveaux médias

Grâce à ces technologies innovantes, les nouveaux médias seront de plus en plus utilisés pour créer et diffuser des œuvres d’art. Les artistes ont déjà créé sur des toiles numériques, rendant les œuvres accessibles par la RV ou la RA (comme les artistes Jordan Wolfson ou Marina Abramović), et donnant la priorité à l’expérience générée plutôt qu’à un objet statique et passif. Des œuvres qui sont des wearables, ou qui ont une utilité quotidienne ? Un artiste qui gamifie une expérience artistique pour ses adeptes ? Avec les nouvelles technologies vient une renaissance imaginative, et la technologie ne fera que continuer à croître et à progresser à mesure que davantage de personnes s’impliqueront dans cet espace.

Prédiction 5 : + de Liberté et d’indépendance

Enfin, tous ces éléments vont conduire à un avenir rempli de plus de liberté et d’indépendance pour les artistes. Les NFT permettant un mécénat direct de la part des fans, les artistes n’auront plus besoin de compter sur le mécénat d’entreprise, les marques ou les méga-collectionneurs qui pourraient leur demander de compromettre leur vision créative. Les conservateurs et conseillers artistiques auront toujours un rôle à jouer pour guider notre expérience et notre compréhension de l’art, mais les artistes pourront de plus en plus créer l’œuvre qu’ils souhaitent et savoir qu’ils peuvent trouver un public payant pour leur style, leur médium ou leur message particulier. Le fait de pouvoir créer leurs propres NFT et de les distribuer en ligne par le biais de la plateforme de leur choix permet également aux artistes de mieux contrôler leurs propres moyens de subsistance. De même, les collectionneurs qui ont désormais accès à une grande variété d’œuvres d’art peuvent avoir plus de liberté pour collectionner ce qu’ils veulent, et non ce qu’ils « devraient ».

Un avenir très différent

Les NFT d’art ne sont pas simplement une mode pour un certain segment de la population. Au contraire, cette nouvelle technologie remet en question les notions d’art traditionnel et supprime les obstacles pour ceux qui veulent participer, que ce soit en créant ou en collectionnant. Mais pour que ces prédictions se réalisent, le secteur doit continuer à accueillir de nouveaux acteurs, éduquer les artistes et les collectionneurs sur la manière de se lancer, améliorer la technologie pour la rendre plus conviviale et, surtout, ne jamais perdre de vue la mission qui consiste à mettre en relation le grand art avec ceux qui l’apprécieront vraiment.

Découvrez le très bon documentaire de ARTE sur les origines du bitcoin et de son créateur sous le pseudonyme de Satoshi Nakamoto, qui a lancé le protocole et la blockchain BITCOIN après la crise des subprimes de 2007, faisant le constat d’institutions financières peu fiable.

16 outils de data science à envisager en 2022

8 outils de science des données les plus utilisés – Acervo Lima

De nombreux outils sont disponibles pour les applications de data science. Découvrez-en 18, notamment leurs caractéristiques, leurs capacités et leurs utilisations, pour voir s’ils correspondent à vos besoins en matière d’analyse.

Le volume et la complexité croissants des données d’entreprise, ainsi que leur rôle central dans la prise de décision et la planification stratégique, incitent les organisations à investir dans les personnes, les processus et les technologies dont elles ont besoin pour obtenir des informations commerciales précieuses à partir de leurs actifs de données. Cela inclut une variété d’outils couramment utilisés dans les applications de data science.

Dans une enquête menée par le cabinet de conseil NewVantage Partners fin 2021, 91,7 % des responsables informatiques et commerciaux de 94 grandes entreprises ont déclaré qu’ils augmentaient leurs investissements dans les initiatives liées aux données et à l’IA, telles que les programmes de data science. Pendant ce temps, le cabinet d’études de marché IDC a prédit dans un rapport d’août 2021 que les dépenses globales en systèmes de big data et d’analyse augmenteront à un taux de croissance annuel composé de 12,8 % dans le monde entier jusqu’en 2025.

Lorsque les équipes de data science constituent leurs portefeuilles de technologies habilitantes, elles peuvent choisir parmi une large sélection d’outils et de plateformes. Voici un récapitulatif des 18 principaux outils de data science susceptibles de vous aider dans le processus d’analyse, classés par ordre alphabétique et accompagnés de détails sur leurs caractéristiques et leurs capacités, ainsi que sur leurs limites potentielles.

1. Apache Spark

Apache Spark est un moteur de traitement et d’analyse des données open source capable de traiter de grandes quantités de données – jusqu’à plusieurs pétaoctets, selon ses partisans. La capacité de Spark à traiter rapidement les données a alimenté une croissance significative de l’utilisation de la plateforme depuis sa création en 2009, contribuant à faire du projet Spark l’une des plus grandes communautés open source parmi les technologies big data.

En raison de sa vitesse, Spark est bien adapté aux applications d’intelligence continue alimentées par le traitement en temps quasi réel de données en streaming. Cependant, en tant que moteur de traitement distribué polyvalent, Spark est également adapté aux utilisations d’extraction, de transformation et de chargement et à d’autres tâches SQL batch. En fait, Spark a d’abord été présenté comme une alternative plus rapide au moteur MapReduce pour le traitement par lots dans les clusters Hadoop.

Spark est encore souvent utilisé avec Hadoop, mais peut également fonctionner de manière autonome avec d’autres systèmes de fichiers et magasins de données. Il dispose d’un ensemble complet de bibliothèques et d’API pour les développeurs, notamment une bibliothèque de machine learning et la prise en charge des principaux langages de programmation, ce qui permet aux spécialistes des données de mettre rapidement la plateforme au travail.

2. D3.js

Autre outil open source, D3.js est une bibliothèque JavaScript permettant de créer des visualisations de données personnalisées dans un navigateur Web. Communément appelé D3, qui signifie Data-Driven Documents, il utilise les standards du web, tels que HTML, Scalable Vector Graphics et CSS, au lieu de son propre vocabulaire graphique. Les développeurs de D3 le décrivent comme un outil dynamique et flexible qui nécessite un minimum d’efforts pour générer des représentations visuelles de données.

D3.js permet aux concepteurs de visualisation de lier des données à des documents via le Document Object Model, puis d’utiliser des méthodes de manipulation DOM pour effectuer des transformations data-driven sur les documents. Publié pour la première fois en 2011, il peut être utilisé pour concevoir divers types de visualisations de données et prend en charge des fonctionnalités telles que l’interaction, l’animation, l’annotation et l’analyse quantitative.

Cependant, D3 comprend plus de 30 modules et 1 000 méthodes de visualisation, ce qui rend son apprentissage compliqué. En outre, de nombreux data scientists ne possèdent pas de compétences en JavaScript. Par conséquent, ils peuvent être plus à l’aise avec un outil de visualisation commercial, comme Tableau, laissant D3 être davantage utilisé par les développeurs et les spécialistes de la visualisation de données qui sont également membres des équipes de data science.

3. IBM SPSS

IBM SPSS est une famille de logiciels pour la gestion et l’analyse de données statistiques complexes. Elle comprend deux produits principaux : SPSS Statistics, un outil d’analyse statistique, de visualisation de données et de création de rapports, et SPSS Modeler, une plateforme de data science et d’analyse prédictive avec une interface utilisateur de type glisser-déposer et des capacités de machine learning.

SPSS Statistics couvre chaque étape du processus d’analyse, de la planification au déploiement du modèle, et permet aux utilisateurs de clarifier les relations entre les variables, de créer des grappes de data points, d’identifier des tendances et de faire des prédictions, entre autres capacités. Il peut accéder aux types de données structurées les plus courants et offre une combinaison d’une interface utilisateur pilotée par des menus, sa propre syntaxe de commande et la possibilité d’intégrer des extensions R et Python, ainsi que des fonctions d’automatisation des procédures et des liens d’import-export vers SPSS Modeler.

Créé par SPSS Inc. en 1968, initialement sous le nom de Statistical Package for the Social Sciences, le logiciel d’analyse statistique a été racheté par IBM en 2009, en même temps que la plateforme de modélisation prédictive, que SPSS avait précédemment achetée. Bien que la famille de produits soit officiellement appelée IBM SPSS, le logiciel est encore généralement connu sous le nom de SPSS.

4. Julia

Julia est un langage de programmation open source utilisé pour le calcul numérique, ainsi que pour le machine learning et d’autres types d’applications de data science. Dans un billet de blog de 2012 annonçant Julia, ses quatre créateurs ont déclaré qu’ils avaient entrepris de concevoir un langage qui réponde à tous leurs besoins. L’un des principaux objectifs était d’éviter de devoir écrire des programmes dans un langage et de les convertir dans un autre pour les exécuter.

À cette fin, Julia combine la commodité d’un langage dynamique de haut niveau avec des performances comparables à celles des langages à typage statique, tels que C et Java. Les utilisateurs n’ont pas à définir les types de données dans les programmes, mais une option leur permet de le faire. L’utilisation d’une approche de répartition multiple au moment de l’exécution permet également de renforcer la vitesse d’exécution.

Julia 1.0 est devenu disponible en 2018, neuf ans après le début des travaux sur le langage ; la dernière version est la 1.7, publiée en novembre 2021. La documentation de Julia note que, comme son compilateur diffère des interpréteurs des langages de data science comme Python et R, les nouveaux utilisateurs « peuvent trouver que les performances de Julia sont peu intuitives au début. » Mais, affirme-t-elle, « une fois que vous comprenez comment Julia fonctionne, il est facile d’écrire du code qui est presque aussi rapide que le C. »

5. Keras

Keras est une interface de programmation qui permet aux spécialistes des données d’accéder et d’utiliser plus facilement la plateforme de machine learning TensorFlow. Il s’agit d’une API et d’un cadre d’apprentissage profond open source écrit en Python qui fonctionne au-dessus de TensorFlow et est désormais intégré à cette plateforme. Auparavant, Keras prenait en charge plusieurs dorsales, mais il a été lié exclusivement à TensorFlow à partir de sa version 2.4.0 en juin 2020.

En tant qu’API de haut niveau, Keras a été conçu pour piloter une expérimentation facile et rapide qui nécessite moins de codage que d’autres options d’apprentissage profond. L’objectif est d’accélérer la mise en œuvre de modèles de machine learning – en particulier, les réseaux neuronaux d’apprentissage profond – par le biais d’un processus de développement à « haute vitesse d’itération », comme le dit la documentation de Keras.

Le cadre Keras comprend une interface séquentielle pour créer des piles linéaires relativement simples de couches avec des entrées et des sorties, ainsi qu’une API fonctionnelle pour construire des graphes plus complexes de couches ou écrire des modèles d’apprentissage profond à partir de zéro. Les modèles Keras peuvent s’exécuter sur des CPU ou des GPU et être déployés sur plusieurs plates-formes, notamment des navigateurs Web et des appareils mobiles Android et iOS.

6. Matlab

Développé et vendu par le fournisseur de logiciels MathWorks depuis 1984, Matlab est un langage de programmation de haut niveau et un environnement d’analyse pour le calcul numérique, la modélisation mathématique et la visualisation de données. Il est principalement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques conventionnels pour analyser des données, concevoir des algorithmes et développer des systèmes embarqués pour les communications sans fil, le contrôle industriel, le traitement des signaux et d’autres applications, souvent de concert avec un outil complémentaire, Simulink, qui offre des capacités de conception et de simulation basées sur des modèles.

Bien que Matlab ne soit pas aussi largement utilisé dans les applications de data science que des langages tels que Python, R et Julia, il prend en charge l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, la modélisation prédictive, l’analyse des big data, la vision par ordinateur et d’autres travaux réalisés par les spécialistes des données. Les types de données et les fonctions de haut niveau intégrés à la plateforme sont conçus pour accélérer l’analyse exploratoire des données et la préparation des données dans les applications analytiques.

Considéré comme relativement facile à apprendre et à utiliser, Matlab (abréviation de matrix laboratory) comprend des applications préconstruites mais permet également aux utilisateurs de créer les leurs. Il dispose également d’une bibliothèque de boîtes à outils complémentaires contenant des logiciels spécifiques à une discipline et des centaines de fonctions intégrées, notamment la possibilité de visualiser des données dans des graphiques en 2D et en 3D.

7. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage Python open source utilisée pour lire, importer et visualiser des données dans des applications d’analyse. Les spécialistes des données et d’autres utilisateurs peuvent créer des visualisations de données statiques, animées et interactives avec Matplotlib, en l’utilisant dans des scripts Python, les shells Python et IPython, Jupyter Notebook, les serveurs d’applications Web et diverses boîtes à outils d’interface graphique.

La vaste base de code de la bibliothèque peut être difficile à maîtriser, mais elle est organisée selon une structure hiérarchique conçue pour permettre aux utilisateurs de créer des visualisations principalement à l’aide de commandes de haut niveau. Le composant le plus élevé de la hiérarchie est pyplot, un module qui fournit un « environnement de machine à état » et un ensemble de fonctions de traçage simples similaires à celles de Matlab.

Publiée pour la première fois en 2003, Matplotlib comprend également une interface orientée objet qui peut être utilisée avec pyplot ou seule ; elle prend en charge des commandes de bas niveau pour le traçage de données plus complexes. La bibliothèque est principalement axée sur la création de visualisations en 2D, mais elle offre une boîte à outils complémentaire avec des fonctions de traçage en 3D.

8. NumPy

Abréviation de Numerical Python, NumPy est une bibliothèque Python open source largement utilisée dans le calcul scientifique, l’ingénierie, la data science et les applications de machine learning. La bibliothèque se compose d’objets de tableaux multidimensionnels et de routines pour traiter ces tableaux afin de permettre diverses fonctions mathématiques et logiques. Elle prend également en charge l’algèbre linéaire, la génération de nombres aléatoires et d’autres opérations.

L’un des principaux composants de NumPy est le tableau à N dimensions, ou ndarray, qui représente une collection d’éléments de même type et de même taille. Un objet de type de données associé décrit le format des éléments de données dans un tableau. Les mêmes données peuvent être partagées par plusieurs ndarrays, et les changements de données effectués dans un tableau peuvent être visualisés dans un autre.

NumPy a été créé en 2006 en combinant et en modifiant des éléments de deux bibliothèques antérieures. Le site Web de NumPy la présente comme « la norme universelle pour travailler avec des données numériques en Python » et elle est généralement considérée comme l’une des bibliothèques les plus utiles pour Python en raison de ses nombreuses fonctions intégrées. Elle est également connue pour sa rapidité, qui résulte en partie de l’utilisation d’un code C optimisé en son cœur. En outre, diverses autres bibliothèques Python sont construites au-dessus de NumPy.

9. Pandas

Autre bibliothèque Python open source populaire, Pandas est généralement utilisée pour l’analyse et la manipulation des données. Construite au-dessus de NumPy, elle présente deux structures de données principales : le tableau unidimensionnel Series et le DataFrame, une structure bidimensionnelle pour la manipulation des données avec indexation intégrée. Toutes deux peuvent accepter des données provenant de tableaux numériques NumPy et d’autres entrées ; un DataFrame peut également intégrer plusieurs objets Series.

Créé en 2008, pandas dispose de capacités intégrées de visualisation des données, de fonctions d’analyse exploratoire des données et de la prise en charge de formats de fichiers et de langages tels que CSV, SQL, HTML et JSON. En outre, il offre des fonctions telles que l’alignement intelligent des données, le traitement intégré des données manquantes, le remodelage et le pivotement flexibles des data sets, l’agrégation et la transformation des données, ainsi que la possibilité de fusionner et de joindre rapidement des ensembles de données, selon le site Web de pandas.

Les développeurs de pandas affirment que leur objectif est d’en faire « la brique de base de haut niveau pour effectuer des analyses de données pratiques et concrètes en Python ». Les principaux chemins de code de pandas sont écrits en C ou dans le surensemble Cython de Python afin d’optimiser ses performances. La bibliothèque peut être utilisée avec différents types de données analytiques et statistiques, y compris des tableaux, des séries chronologiques et des data sets matriciels étiquetés.

10. Python

Python est le langage de programmation le plus utilisé pour la data science et le machine learning et l’un des langages les plus populaires en général. Le site Web du projet open source Python le décrit comme « un langage de programmation interprété, orienté objet, de haut niveau et doté d’une sémantique dynamique », ainsi que de structures de données intégrées et de capacités de typage et de liaison dynamiques. Le site vante également la syntaxe simple de Python, qui est facile à apprendre et dont la lisibilité réduit le coût de la maintenance des programmes.

Ce langage polyvalent peut être utilisé pour un large éventail de tâches, notamment l’analyse et la visualisation de données, l’IA, le traitement du langage naturel et l’automatisation des processus robotiques. Les développeurs peuvent également créer des applications web, mobiles et de bureau en Python. Outre la programmation orientée objet, il prend en charge les types procédural, fonctionnel et autres, ainsi que les extensions écrites en C ou C++.

Python n’est pas seulement utilisé par les spécialistes des données, les programmeurs et les ingénieurs réseau, mais aussi par des travailleurs extérieurs aux disciplines informatiques, des comptables aux mathématiciens et aux scientifiques, qui sont souvent attirés par sa convivialité. Python 2.x et 3.x sont toutes deux des versions du langage prêtes pour la production, bien que le support de la ligne 2.x ait pris fin en 2020.

11. PyTorch

Un cadre open source utilisé pour construire et former des modèles d’apprentissage profond basés sur des réseaux neuronaux, PyTorch est vanté par ses partisans pour soutenir une expérimentation rapide et flexible et une transition transparente vers le déploiement en production. La bibliothèque Python a été conçue pour être plus facile à utiliser que Torch, un cadre précurseur de machine learning basé sur le langage de programmation Lua. PyTorch offre également plus de flexibilité et de rapidité que Torch, selon ses créateurs.

Publié pour la première fois publiquement en 2017, PyTorch utilise des tenseurs de type tableau pour coder les entrées, les sorties et les paramètres des modèles. Ses tenseurs sont similaires aux tableaux multidimensionnels pris en charge par NumPy, mais PyTorch ajoute un support intégré pour l’exécution des modèles sur les GPU. Les tableaux NumPy peuvent être convertis en tenseurs pour être traités dans PyTorch, et vice versa.

La bibliothèque comprend diverses fonctions et techniques, notamment un paquet de différenciation automatique appelé torch.autograd et un module de construction de réseaux neuronaux, ainsi qu’un outil TorchServe pour le déploiement de modèles PyTorch et le support de déploiement pour les appareils iOS et Android. En plus de l’API Python primaire, PyTorch offre une API C++ qui peut être utilisée comme interface frontale séparée ou pour créer des extensions aux applications Python.

13. R

Le langage de programmation R est un environnement open source conçu pour le calcul statistique et les applications graphiques, ainsi que pour la manipulation, l’analyse et la visualisation des données. De nombreux data scientists, chercheurs universitaires et statisticiens utilisent R pour récupérer, nettoyer, analyser et présenter des données, ce qui en fait l’un des langages les plus populaires pour la data science et l’analytique avancée.

Le projet open source est soutenu par la Fondation R, et des milliers de paquets créés par les utilisateurs avec des bibliothèques de code qui améliorent les fonctionnalités de R sont disponibles – par exemple, ggplot2, un paquet bien connu pour la création de graphiques qui fait partie d’une collection d’outils de data science basés sur R appelée tidyverse. En outre, de nombreux fournisseurs proposent des environnements de développement intégrés et des bibliothèques de code commerciales pour R.

R est un langage interprété, comme Python, et a la réputation d’être relativement intuitif. Il a été créé dans les années 1990 comme une version alternative de S, un langage de programmation statistique développé dans les années 1970 ; le nom de R est à la fois un jeu de mots sur S et une référence à la première lettre des noms de ses deux créateurs.

14. SAS

SAS est une suite logicielle intégrée d’analyse statistique, d’analyse avancée, de BI et de data management. Développée et vendue par le fournisseur de logiciels SAS Institute Inc, cette plateforme permet aux utilisateurs d’intégrer, de nettoyer, de préparer et de manipuler des données ; ils peuvent ensuite les analyser à l’aide de différentes techniques statistiques et de data science. SAS peut être utilisé pour diverses tâches, depuis la BI de base et la visualisation de données jusqu’à la gestion des risques, l’analyse opérationnelle, l’exploration de données, l’analyse prédictive et le machine learning.

Le développement de SAS a commencé en 1966 à l’université d’État de Caroline du Nord ; l’utilisation de la technologie a commencé à se développer au début des années 1970 et SAS Institute a été fondé en 1976 en tant que société indépendante. À l’origine, le logiciel était destiné aux statisticiens, SAS étant l’abréviation de Statistical Analysis System. Mais, au fil du temps, il a été étendu pour inclure un large éventail de fonctionnalités et est devenu l’une des suites analytiques les plus utilisées dans les entreprises commerciales et les universités.

Aujourd’hui, le développement et le marketing sont principalement axés sur SAS Viya, une version de la plateforme basée sur le cloud, lancée en 2016 et remaniée pour être cloud-native en 2020.

15. SciPy

SciPy est une autre bibliothèque Python open source qui prend en charge les utilisations de calcul scientifique. Abréviation de Scientific Python, elle propose un ensemble d’algorithmes mathématiques et de commandes et classes de haut niveau pour la manipulation et la visualisation des données. Elle comprend plus d’une douzaine de sous-paquets qui contiennent des algorithmes et des utilitaires pour des fonctions telles que l’optimisation, l’intégration et l’interpolation de données, ainsi que les équations algébriques, les équations différentielles, le traitement d’images et les statistiques.

La bibliothèque SciPy est construite au-dessus de NumPy et peut fonctionner sur des tableaux NumPy. Mais SciPy offre des outils supplémentaires de calcul de tableaux et fournit des structures de données spécialisées, notamment des matrices éparses et des arbres à k dimensions, pour aller au-delà des capacités de NumPy.

SciPy est en fait antérieur à NumPy : Il a été créé en 2001 en combinant différents modules complémentaires construits pour la bibliothèque Numeric, l’un des prédécesseurs de NumPy. Comme NumPy, SciPy utilise du code compilé pour optimiser les performances ; dans son cas, la plupart des parties de la bibliothèque critiques pour les performances sont écrites en C, C++ ou Fortran.

16. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme de machine learning open source développée par Google, particulièrement populaire pour la mise en œuvre de réseaux neuronaux d’apprentissage profond. La plateforme prend des entrées sous la forme de tenseurs qui ressemblent à des tableaux multidimensionnels NumPy, puis utilise une structure graphique pour faire circuler les données à travers une liste d’opérations de calcul spécifiées par les développeurs. Il offre également un environnement de programmation à exécution rapide qui exécute les opérations individuellement sans graphe, ce qui offre plus de flexibilité pour la recherche et le débogage des modèles de machine learning.

Google a rendu TensorFlow open source en 2015, et la version 1.0.0 est devenue disponible en 2017. TensorFlow utilise Python comme langage de programmation principal et intègre désormais l’API de haut niveau Keras pour la construction et l’entraînement de modèles. Par ailleurs, une bibliothèque TensorFlow.js permet de développer des modèles en JavaScript, et les opérations personnalisées – ou ops, en abrégé – peuvent être construites en C++.

La plateforme comprend également un module TensorFlow Extended pour le déploiement de bout en bout de pipelines d’apprentissage machine de production, ainsi qu’un module TensorFlow Lite pour les appareils mobiles et IoT. Les modèles TensorFlow peuvent être formés et exécutés sur des CPU, des GPU et les unités de traitement Tensor à usage spécifique de Google.

 

Les états unis dévorent  Bitcoin

Auteur : Emmanuel Harrault, #Bitcoin Enthousiaste

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Les états unis se jouent du monde entier depuis des dizaines d’années. On pourrait penser qu’ils sont devenus naïfs en voyant arriver Bitcoin. Car Bitcoin menace clairement le Dollar. Non pas aujourd’hui, mais c’est une probabilité non nulle pour le futur. Si on se réfère à la courbe d’adoption, il y a tout lieu de s’inquiéter pour le dollar.

Les états unis pourraient alors agir comme l’a fait la Chine en expulsant les mineurs de Bitcoin et en tentant de réguler drastiquement, voire interdire les transactions de Bitcoin. Et pourtant … ils ne le font pas. Cette attitude est elle étrange ? Je ne le pense pas.

Je pense que les Etats Unis sont bien plus stratégiques que ce que l’on peut apercevoir au premier abord. On entend parfois parler de la SEC ou de la FED sur le sujet des cryptos, dans un discours qui n’est pas très flatteur, mais je pense que tout cela est minutieusement orchestré. Je m’explique. Depuis la fin de la seconde guerre mondiale, les états unis sont les maîtres financiers du monde. Le dollar est partout , et il a été imposé après la fin de la seconde guerre mondiale. Les états unis détenaient alors 80% de l’or mondial.

En 1971, alors que les pays du monde comprennent que les états unis impriment bien plus de monnaie que prévu, leurs réserves en or se mettent à fondre comme neige au soleil. La raison est simple, le monde n’a plus confiance dans les états unis et récupère l’or et renvoie les dollars. Les états unis mettent alors fin à l’étalon or.

Les états unis font alors un coup de maître en imposant l’achat de pétrole uniquement avec le dollar. Ce coup magistral leur permet de s’affranchir de l’or tout en restant à leur place de leader. Le dollar, ou pétrodollar, est alors sur le toit du monde.

Cette position stratégique coûte cher. Ils se servent évidemment de leur armée pour maintenir ce privilège. Il ne faut pas oublier que le coût d’une telle suprématie , n’est ni plus ni moins, que le coût de leurs nombreuses guerres et conflits.

Mais voilà qu’un OVNI financier apparait, Bitcoin. Bitcoin est un outil et ils ne peuvent pas le manipuler. Ils comprennent assez vite je pense que celui ci va menacer leur position hégémonique. Pire, 60 % du minage se trouve en Chine ! Leur ennemi. Comment garder la main avec un outil qui est en train de remplacer leur avantage le plus précieux ? Et bien en se l’accaparant bien sûr. La Chine fait alors une terrible erreur à mon avis, elle privilégie le replis sur soi avec son E Yuan et rejette le mining de Bitcoin. Un cadeau fait aux états unis sans le savoir. Les états unis se doivent de taper un peu sur le Bitcoin, car sinon tout le monde va l’adopter et cela irait trop vite. Mais les états unis laissent leurs entreprises acquérir de la crypto, et ce à grande vitesse.

Ils offrent aujourd’hui une terre d’asile aux mineurs de Bitcoin. Ils sont devenus les leaders sur ce terrain. Les états unis ne combattent pas le Bitcoin, parce que je pense qu’ils veulent en faire leur nouvel outil. Nous avons tous à y gagner in fine. Ils ne peuvent manipuler les fondamentaux de celui ci. Mais plus vite nous comprendrons, et plus vite nous pourrons éviter qu’ils ne soient les seuls à embrasser cette révolution. La transition du dollar vers le Bitcoin est très probable, les états unis veulent seulement que ça se passe en douceur.

Quand tu as dans ta main le meilleur jeu, mais que les règles changent progressivement, il te faut changer de cartes, mais tu le fais progressivement…. car sinon tu te fais griller … et plumer.

De plus en plus de lieu, accepte de plus en plus les cryptomonnaies, des supermarchés, libraire, des indépendants souvent malheureusement en France de petites structures, la masse populaire influencée par les journaux mainstream pensant toujours que ces actifs sont spéculatifs, alors même que la spéculation vient de la monnaie papier imprimée sans limite et qui cause par exemple aujourd’hui la hausse du prix du malt pour rester dans la bière 🙂

Nous avons cherché des lieux dans Paris et notamment les bars et restaurants qui acceptent le Bitcoin et / ou d’autres cryptomonnaies, rappelons le accepter des cryptomonnaies est tout à fait légale en France  comme l’indique le site du gouvernement .

 

Le Sof’s bar

Situé dans le 3eme arrondissement c’est l’un des premiers bars parisien avec Chez Camille à accepter les cryptos comme moyen de paiement, aspect cosy pierre apparente, repris par Sofiane d’ou le nom le sof bar, prendre un verre de vin en crypto est possible ici

Paris : Bitcoin Meetup au Sof's Bar - bitcoin.fr

Chez Camille

Petit bar situé dans le 12eme arrondissement de Paris, entre Gare de Lyon et Bastille, sur l’un des plus vieux marché de Paris, sur la place d’Aligre, ce quartier appartenant à madame de Beauveau, puis qui a été renommé en 1867 sous le second empire a toujours fait de la résistance à son intégration dnas la ville de Paris, à travers la commune libre d’Aligre est née en 1955.

Après ce petit point d’histoire, revenons à nos moutons, ce bar à l’allure de petits chalais des Vosges, pierres apparentes, briques, poutres à colombages, bar en inox, accepte différentes cryptomonnaies, Zcash, BitcoinCash, Bitcoin et Ethereum, quelques soit votre préférence pour les cryptos il y en aura surement une que vous pourrez dépenser Chez Camille. Un néon Bitcoin horne le bar :

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Les startups s’y rencontrent parfois, notamment les startup tech comme Deepomatic, Bitmex et d’autres viennent y prendre une bière plus qu’abordable à 3,5€, les cocktails ne sont pas en reste avec un Spritz à 4€ en happy hour, des planches copieuses et des burgers fondants…

Restaurants-burger-bitcoin-crypto
Restaurants-burger-bitcoin-crypto

 

Née en 2013, Chez camille a commencé à accepter les Bitcoins uniquement d’abord à partir de 2017, les deux jeunes fondateurs étant tous les deux ingénieurs de formation, ils brassent aussi maintenant leurs bières distribués dans tous le réseau des bars et restaurants acceptant le bitcoin, nommé B.B.R, anacronysme des années 80 et du diminutif des piliers de comptoirs souvent ouvriers nommé « Bertrand », diminutif = bebere

Le Carlie

Carlie-Crypto-bar
Carlie-Crypto-bar

Le Bar à cocktails  situé en plein centre de Paris, au 177 rue saint martin dans le 3eme, accepte des cryptos grâce à des étudiants clients et habitués de l’association Kryptosphère, présente dans plusieurs écoles d’ingénieurs parisiennes notamment.

L’association étudiante Kryptosphère y organise de nombreux afterwork qui vous permettront vous aussi de vous initier aux nouvelles technologies de paiements.

 

Bref vous l’aurez compris de plus en plus de commerces acceptent ce moyen de paiement, à vous de jouer, les cryptomonnaies et notamment bitcoin vous permet d’agir directement sur vos finances au quotidien, à vous de vous convaincre et de convaincre vos commerçants, vos traiteurs, vos voisins etc…

 

 

 

Bitcoin, trop compliqué pour nous ?

Auteur : Emmanuel Harrault, #Bitcoin Enthousiaste

Pour en savoir plus sur les cryptomonnaies, n’hésitez pas à télécharger notre Ebook :

 

 

On dit souvent que les informaticiens ont du mal à communiquer avec les personnes du « métier ». Imaginez maintenant qu’on demande à un géopoliticien de parler à un informaticien et à un financier… Bitcoin est à la rencontre de ces trois domaines.

Bitcoin n’est pas qu’une blockchain. La blockchain est une technologie révolutionnaire, certes. Mais si la technologie est révolutionnaire, toutes les blockchains ne sont pas des révolutions. Pendant que le monde financier est en ruine (dettes, taux d’intérêts négatifs, impression monétaire), l’être humain cherche un moyen de se protéger. Il a perdu confiance dans la politique mais aussi dans les banques après 2008 et la crise des subprimes. Il est difficile pour un informaticien d’appréhender ces notions. La plupart du temps parce qu’il en ignore les contours. Si Bitcoin attire, c’est pour de nombreuses raisons.

La première est sans nul doute l’évolution de son prix. Et ça, ça parle à tout le monde, mais cela fait peur également, la fameuse bulle. Seulement les bulles de Bitcoin, elles ont une explication, et elles sont rythmées par les fameux Halving.

Bitcoin, ce sera 21 millions de pièces en 2140. Un programme prévu avec une précision, qui n’est pas digne des montres suisses, mais suffisamment pour être prédictif sans une trop grande marge d’erreur. Et ça, c’est rassurant. Ces pièces sont des récompenses qui arrivent d’abord dans la poche des mineurs, et ce pour l’un d’entre eux, toutes les 10 minutes. Mais la récompense de tant d’efforts, (énergie), se divise par deux avec le temps, et ce tous les 4 ans : les halvings. Les bitcoins se font alors plus rare, et cela crée un choc de l’offre, et donc une augmentation de la demande => c’est l’euphorie. D’une programmation, on en arrive à la finance.

La deuxième raison, et bien, c’est la première fois que nous pouvons échanger de la valeur sur Internet, sans tiers de confiance. De Bob à Alice , sans qui que ce soit entre les deux pour valider. Les possibilités d’usages se mettent alors à foisonner, c’est tout un nouveau monde qui s’ouvre pour les développeurs. Créer une application, c’est bien, mais comment faire pour qu’elle soit rentable ? Avec la blockchain, je peux intégrer ce mode de rémunération. Les possibilités sont aujourd’hui inimaginables tant elles sont nombreuses. Le gaming avec de l’argent en son sein, est une perspective qui donne le tournis et peut même faire peur (addiction). Mais quel business prometteur, il n’y a qu’à voir la levée de fonds de Sorare, l’album panini revisité à la sauce blockchain. La troisième raison, un remplaçant potentiel du dollar ? Du pétroDollar ? De l’or ? L’histoire de la monnaie et des échanges entre les peuples nous montre qu’il est bien difficile de canaliser les envies de faire marcher la planche à billets pour se financer. Depuis 100 ans, nous avons connu l’or comme étalon, puis le pétroDollar. Le commerce mondial repose actuellement sur le dollar et la puissance américaine règne sur ce marché d’une main de fer. Mais l’apparition d’un étalon apatride potentiel est arrivé…

Nous sommes alors bien loin du sujet d’un informaticien. Le géopolitique ne s’intéresse pas à l’informatique. L’informaticien ne s’intéresse pas à la finance. Le financier ignore la politique. Alors qui va s’intéresser à Bitcoin ? Tout le monde en réalité. Bitcoin offre des avantages à tous. L’informaticien va pouvoir inclure un mode de financement dans ses programmes. Le géopoliticien va pouvoir envisager un moyen de sortir de l’hégémonie du dollar, ou le remplacer… Le financier peut voir dans les blockchains un nouveau monde s’ouvrir, la DEFI, ou finance décentralisée. Tout ce que les fonds d’investissements, banques et traders font, à portée de clics et sans connaissances préalables ou bien droits d’entrée. Bienvenu dans le far west de la finance.

Seulement trois raisons ? Le coté non censurable dans un pays totalitaire ? La vitesse des transactions sur n’importe quel point du globe ? La fin des frais de transactions entre pays ? Une batterie économique pour les énergies décarbonées ? Etc… Bitcoin et la technologie blockchain sont à la croisée de plusieurs mondes. Sans appréhender ces mondes, vous ne comprendrez pas Bitcoin. Mais en a t’il encore besoin ?

Que sont les NFT ? Explication des termes clés

Tout d’abord, jetons un coup d’œil à certains des termes et définitions clés que nous utiliserons. Pour comprendre ce que sont les NFT et comment elles fonctionnent, nous devons disposer d’un contexte plus large :

NFT est l’abréviation de NON-FONGIBLE-TOKEN. Cela ne veut probablement pas dire grand-chose à ce stade ; le mot  » fongible  » n’est pas particulièrement courant. Cependant, il signifie essentiellement que quelque chose est interchangeable.

Par exemple, en économie, l’argent est un actif fongible. Il est doté d’unités et peut être facilement échangé (par exemple, un billet de 20 € contre deux billets de 10 €) sans perdre ni gagner de valeur. Les actifs fongibles comprennent également des éléments tels que l’or, les crypto-monnaies et les actions.

Un actif fongible est quelque chose qui peut être divisé de plusieurs façons différentes, et il peut y avoir une offre illimitée. Ils peuvent être utilisés d’une myriade de façons, par exemple pour des paiements ou pour stocker de la valeur.

Un actif non fongible, quant à lui, est une pièce unique, comme un tableau, une maison ou une carte à collectionner, par exemple. Bien qu’une peinture, par exemple, puisse être copiée ou photographiée, l’original reste l’original, et les répliques n’ont pas la même valeur.

Les NFT sont des unités de données stockées sur un grand livre numérique Blockchain. Chaque jeton non fongible agit comme une sorte de certificat d’authenticité, montrant qu’un actif numérique est unique et non interchangeable. Un NFT ne peut jamais être modifié, ni ajusté, ni volé, grâce aux principes de cryptographie qui rendent la blockchain unique.

Digital Asset

En termes simples, un actif numérique est tout ce qui existe dans un format numérique et qui a un droit d’utilisation (un droit de copier, de dupliquer, de reproduire, de modifier et d’utiliser autrement). Ainsi, par exemple, des éléments tels que des documents, du contenu audio ou visuel, des images et d’autres données numériques similaires sont tous considérés comme des actifs numériques.

Blockchain

Nous avons consacré un article complet à la compréhension de la blockchain, des crypto-monnaies et du bitcoin. Dans cet article, nous avons souligné qu’une blockchain est un type de base de données – une collection d’informations ou de données stockées électroniquement.

Contrairement à une base de données classique, une blockchain est une série de « blocs » de données reliés entre eux. Cette chaîne de blocs crée un grand livre numérique partagé (collection de données) qui enregistre l’activité et les informations au sein de la chaîne.

Chaque grand livre de la blockchain est stocké dans le monde entier sur des milliers de serveurs différents. Cela signifie que n’importe qui sur le réseau peut voir (et vérifier) les entrées de tous les autres. Cette technologie de pair à pair et de grand livre distribué, comme on l’appelle, signifie qu’il est pratiquement impossible de falsifier ou d’altérer les données d’un bloc.

Ainsi, pour reprendre la définition d’IBM, la blockchain est un grand livre partagé et immuable (permanent et inaltérable) qui facilite le processus d’enregistrement des transactions et de suivi des actifs.

Lorsque nous pensons aux NFT, elles sont créées sur une blockchain et ne peuvent jamais être prises dans un écosystème de blockchain distinct. Ils existeront sur cette blockchain et prouveront l’authenticité du bien que vous avez acheté.

Non Fongible Token vs cryptomonnaie

Il est important de faire la distinction entre les cryptomonnaies et les jetons non fongibles. Bien que tous deux soient basés sur la technologie blockchain, les différences fondamentales peuvent nous aider à comprendre le fonctionnement des NFT.

La principale différence réside dans le fait que les cryptomonnaies sont fongibles. Vous pouvez échanger un bitcoin contre un autre bitcoin, par exemple. En revanche, vous ne pouvez pas le faire pour un NFT. Un jeton non fongible est lié à un actif numérique particulier et ne peut être remplacé.

Pourquoi les NFT ont-ils de la valeur ?

Comme nous l’avons déjà mentionné, un jeton non fongible est essentiellement un certificat de propriété d’un actif numérique. La valeur provient du caractère collectionnable de cet actif, ainsi que de sa valeur de vente potentielle future. Les NFT peuvent être vendus et échangés.

Là encore, l’utilisation de l’art est un excellent exemple de la valeur des NFT. En février 2021, l’artiste numérique Beeple a vendu le NFT de son œuvre Everydays – The First 5000 Days pour la somme faramineuse de 69,3 millions de dollars par l’intermédiaire de la maison d’enchères Christie’s.

Exemples de ventes de NFT

Il n’y a pas que les œuvres NFT qui se vendent bien. Plusieurs ventes notables de NFT ont eu lieu ces derniers mois, ce qui a donné lieu à des spéculations sur l’existence d’une bulle sur le marché (nous y reviendrons).

Voici quelques exemples de ventes de NFT :

  • Le premier Tweet. Jack Dorsey, le fondateur de Twitter, a vendu le NFT de son premier Tweet pour 2,9 millions de dollars.
  • Le GIF « Nyan Cat ». Le NFT du GIF coloré s’est vendu pour 300 Ether (une cryptomonnaie), soit une valeur d’environ 561 000 dollars à l’époque.
  • La vidéo « Charlie m’a mordu ». La vidéo populaire d’un bébé mordant le doigt de son frère a été visionnée plus de 800 millions de fois sur YouTube. Le NFT de la vidéo a été vendu pour environ 700 000 €.

À quoi peuvent servir les jetons non fongibles ?

Beaucoup de gens se demandent s’il existe des cas d’utilisation pour les NFT. Cependant, bien que le concept n’en soit qu’à ses débuts, plusieurs utilisations potentielles sont déjà apparues. Nous en avons sélectionné quelques-unes parmi les plus remarquables ci-dessous :

Billets de match

L’une des utilisations des NFT discutées dans notre étape ouverte est celle des billets d’événements. L’argument est que si les billets sont créés à l’aide d’un jeton non fongible, si vous échangez ce billet, il existe une trace de cet échange.

Par conséquent, il n’y a aucune chance que quelqu’un vende des billets au rabais, vole des billets ou essaie d’utiliser des billets contrefaits. En effet, il n’y a aucune chance de remplacer le jeton sur une blockchain associée à ce billet.

Mode

Quelques problèmes majeurs dans l’industrie de la mode pourraient être résolus par l’utilisation des NFT. Tout d’abord, le fait de disposer d’un enregistrement numérique de l’authenticité permet de lutter contre des problèmes tels que la contrefaçon. Les articles de luxe pourraient être accompagnés d’un NFT attestant de leur authenticité.

De même, un jeton non fongible pourrait indiquer des données cruciales sur les origines d’un article, comme les matériaux utilisés, leur provenance et la distance parcourue par l’article. Les questions relatives à la mode et à la durabilité devenant de plus en plus pressantes, cela pourrait aider les gens à prendre des décisions plus éthiques.

Objets de collection

Nous avons déjà abordé ce point. Les gens ont toujours aimé collectionner des souvenirs, des bibelots et autres objets similaires. Les NFT offrent un moyen de garantir l’authenticité, une sorte de signature numérique ou de tampon d’approbation.

Jeux vidéo

Les NFT permettent aux joueurs de posséder des objets uniques dans le jeu. Que ce soit pour le plaisir, l’authenticité ou dans un but de compétition, ces jetons peuvent alimenter les écosystèmes du jeu.

Comment créer un NFT

Si vous êtes un artiste en herbe, vous pourriez être intéressé par la création de NFT pour votre travail. Heureusement, il existe plusieurs plateformes disponibles qui peuvent vous aider à vous lancer. Dans l’ensemble, le processus est assez simple et les différentes plateformes vous guideront tout au long du processus.

Toutefois, il y a quelques points que vous devez connaître avant de vous lancer :

  • Les NFT sont basées sur et soutenues par une blockchain particulière. La plus populaire pour les jetons non fongibles est actuellement la blockchain Ethereum.
  • Vous devrez disposer d’un portefeuille de cryptomonnaies (Coinbase, Kraken…), avec des cryptomonnaies. Le plus utilisé est actuellement l’éther (ETH).
  • Vous pouvez créer et vendre vos actifs numériques sur une place de marché NFT. La plateforme OpenSea est une plateforme populaire, basée sur Ethereum.

Les avantages et les inconvénients des NFT

Ainsi, les jetons non fongibles sont clairement populaires en ce moment. Mais quels sont les avantages et les inconvénients des NFT ? Nous vous présentons ci-dessous quelques avantages et inconvénients potentiels :

Les avantages des NFTs

Voici quelques-uns des avantages des NFT qui sont souvent cités :

  • Ils donnent aux artistes la propriété des actifs numériques. Lorsque les créateurs de contenu créent un actif numérique, un NFT leur donne la possibilité non seulement de faire preuve d’authenticité, mais aussi de tirer profit de leur travail.
  • Avec des choses comme les mèmes qui sont largement diffusés, cela peut signifier un flux de revenus important pour le créateur.
  • Ils sont uniques et peuvent être collectionnés. De nombreuses personnes apprécient l’excitation que procure la collection d’un objet unique ou rare. Les NFT confèrent une légitimité supplémentaire aux contenus à collectionner, notamment sous la forme d’actifs numériques.
  • Ils sont immuables. Les jetons non fongibles étant basés sur la blockchain, ils ne peuvent jamais être modifiés, effacés ou remplacés. Là encore, lorsqu’il s’agit de prouver l’origine ou l’authenticité d’un contenu numérique, il s’agit d’une qualité précieuse.
  • Ils peuvent inclure des contrats intelligents. Les contrats intelligents sont une autre caractéristique de la technologie blockchain qui est assez intrigante. Essentiellement, ils peuvent stocker des instructions qui sont exécutées lorsque certaines conditions sont remplies. Ainsi, un NFT doté d’un contrat intelligent pourrait donner aux artistes un pourcentage du bénéfice lorsque le NFT est vendu à l’avenir.

Les inconvénients des NFT

Bien sûr, comme pour toute nouvelle technologie, il existe des inconvénients potentiels. Les inconvénients des NFT sont les suivants :

  • C’est un marché spéculatif. La grande question est de savoir si les NFT ont une valeur réelle. S’agit-il d’un investissement à long terme ? Ou simplement une mode passagère ? C’est difficile à dire. Actuellement, la seule valeur est basée sur la qualité émotionnelle des NFT.
  • Les actifs numériques peuvent être copiés. Ce n’est pas parce que quelqu’un possède le NFT d’un actif numérique que des copies de celui-ci n’existent pas. Les œuvres d’art peuvent être copiées et collées, les GIFs rediffusés des milliers de fois et les vidéos publiées sur divers sites web. Ce n’est pas parce que vous possédez le NFT que vous contrôlez le bien – vous avez simplement un gage d’authenticité.
  • Coûts environnementaux. On a beaucoup parlé de l’impact environnemental des cryptomonnaies basées sur la blockchain, comme l’Ether et le Bitcoin. Il faut beaucoup de puissance de calcul pour entrer des données dans une blockchain. On peut se demander si les actifs basés sur la blockchain sont durables.
  • Ils peuvent être volés. Bien que la technologie qui sous-tend les NFT soit relativement sûre, de nombreux échanges et plateformes ne le sont pas. Ainsi, plusieurs cas de vol de NFT ont été signalés après des failles de cybersécurité.
    Les jetons non fongibles sont-ils l’avenir ?

Nous espérons que vous comprenez maintenant ce que sont les NFT et comment ils fonctionnent. Nous avons vu qu’il existe plusieurs applications potentielles pour les jetons non fongibles dans le monde réel, mais sont-ils une technologie d’avenir ? Imaginez allier les NFT avec les technologies d’Intelligence Artificiel et de Machine Learning, Deep Learning, les possibilités deviennent alors infinies.

Il est difficile de dire si les NFT seront largement utilisés dans les années à venir. Il est clair qu’ils suscitent actuellement un grand intérêt et qu’ils présentent plusieurs avantages potentiels. Cependant, cette technologie n’en est qu’à ses débuts et il reste de nombreux défis à relever.

 

Découvrez en plus sur les NFT et autres blockchain :

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Formation data scientist : comment la choisir ?

méta description : Vous recherchez une formation data scientist ? Découvrez comment trouver celle qui vous offrira le meilleur cursus.

Avec l’essor des technologies numériques, les formations en data sciences ont de plus en plus de succès et pour cause : les entreprises sont en recherche permanente de salariés expérimentés, qui les accompagneront vers une meilleure compréhension de leur activité grâce à la collecte et au stockage de données, à leur analyse, et à leur exploitation. Alors, quelles sont les missions d’un data scientist ? Comment trouver la formation la plus complète ? Zoom sur les formations data scientist qui vous accompagnent dans votre projet professionnel.

 

Quelles sont les missions des data scientists ?

Un data scientist est chargé de collecter, d’analyser, de stocker, d’exploiter les données récoltées via les différents canaux de communication d’une entreprise. Avec le développement des stratégies digitales, la présence sur les réseaux sociaux, la multiplication des supports de communication digitaux, ce sont des milliers de données qui doivent être collectées et analysées chaque jour.

E-mail, réseaux sociaux, sites internet, vidéos : grâce au data scientist, les données réparties sur les différents supports devront être centralisées afin de devenir des sources d’informations capitales qui guideront l’entreprise dans ses stratégies futures.

 

Qu’est-ce qu’une formation data scientist ?

Les formations data scientist sont des cursus informatiques et statistiques qui vous permettent de vous préparer aux métiers de la gestion et de l’analyse des big data, également appelée « données massives ».

La formation data scientist vous aide à savoir structurer et manipuler habilement les nombreuses données du Big Data, afin d’apporter aux différents services de l’entreprise des informations impossibles à obtenir par une voie classique. Grâce à ce type de formation, vous apprenez ainsi comment établir une stratégie commerciale cohérente en gérant l’ensemble des données entrantes

Les formations data scientist vous permettent de comprendre comment utiliser internet et les applications afin de collecter le plus d’informations pertinentes possibles. Des pistes marketing, commerciales, et des stratégies de fidélisation clientèles, mais également de valorisation de l’image de marque seront ensuite tirées de ces informations, pour assurer la compétitivité de l’entreprise.

 

Quelles compétences sont acquises en formation data scientist ?

Pour que la formation data scientist que vous suivrez soit complète, et vous apportent toutes les connaissances nécessaires, plusieurs cours seront incontournables, tels que les cours de :

  • Statistiques en grande dimension ;
  • Machine learning ;
  • Data stream ;
  • Algorithmes ;
  • Programmation ;
  • Big data framework ;
  • Compressed sensing ;
  • Apprentissage et optimisation séquentielle ;
  • Deep learning ;

Vous l’aurez compris, pour acquérir une compréhension approfondie des principaux fondements scientifiques des techniques d’intelligence artificielle, de nombreuses compétences devront être travaillées durant votre formation data scientist.

 

Trouver une formation qui répond à vos besoins

Les formations data scientist sont nombreuses, vous donnant l’opportunité d’en trouver une qui correspondra à vos objectifs et s’accordera avec votre organisation. 

Enseignées en école d’ingénieurs, en école de management, à l’université ou dans des organismes de formations spécialisés, les formations peuvent être suivies à temps plein, en alternance, ou encore à temps partiel et en ligne. 

Si vous souhaitez suivre des cours en ligne à votre rythme, vous pouvez opter pour les formations asynchrones grâce aux SPOC (Self Paced Online Course) : ils vous permettent de profiter de sessions mensuelles, et de décider quand vous souhaitez commencer le programme de formation, selon un calendrier qui vous convient. Si vous travaillez et que vous ne pouvez pas vous permettre de stopper votre activité professionnelle afin de suivre des cours durant plusieurs mois, ce type de formation peut véritablement être une solution idéale. Pour profiter des avantages de ces formations asynchrones, la rigueur sera de mise : grâce à une bonne organisation et une forte volonté, vous pourrez acquérir en quelques mois de nouvelles compétences en allant à votre rythme, et réussirez à intégrer toutes les notions data sciences qui vous seront utiles pour remplir les nombreuses missions que les entreprises vous confieront.

Vous pouvez également suivre des formations Data Scientist en alternance, afin de bénéficier d’une expérience terrain conséquente, qui vous permettra de mettre en application les connaissances théoriques que vous intégrerez au fur et à mesure de la formation.

Enfin, les formations à plein temps vous permettront également d’acquérir de nombreuses connaissances théoriques. Afin de compléter au mieux ces connaissances, un stage de 5 à 6 mois sera nécessaire.

Pour trouver la formation data scientist qui vous correspond, Data ScienceTech Institute (DSTI)  vous accompagne dans votre projet professionnel !