Machine Learning :

Technologie de la Prise de Décisions

Informez-vousInscrivez-vous
DATE DE DÉBUT
22 février 2022
DATE FIN
19 avril 2022
DURÉE
8 semaines
ENGAGEMENT
8 à 10 heures à la semaine
LANGUE
Français
MODALITÉ
En ligne
PRIX
$2 200 USD
CEUs
6.4

Machine Learning :

Technologie de la Prise de Décisions

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DATE DE DÉBUT
22 février 2022
DATE FIN
19 avril 2022
DURÉE
8 semaines
ENGAGEMENT
8 à 10 heures à la semaine
LANGUE
Français
MODALITÉ
En ligne
PRIX
$2 200 USD
CEUs
6.4

* 10% de réduction pour inscription anticipée disponible jusqu’au 22 janvier 2022

Le machine learning comme avantage concurrentiel

La prise de décisions conditionne l’évolution de toute organisation et les responsables doivent être en mesure de prendre des décisions de la manière la plus sûre possible, en éliminant le hasard du processus.

Le machine learning, un aspect de l’intelligence artificielle, est né pour répondre à ce besoin. Il devient un outil fondamental pour prendre des décisions fiables, car il permet l’analyse d’une grandes quantité de données et de faits.

L’objectif ? Réduire l’incertitude et les décisions arbitraires grâce au machine learning et offrir aux organisations et aux professionnels la sécurité nécessaire pour prendre des décisions qui auront un impact sur leurs activités.

80%

80 % des dirigeants d’entreprise et des responsables technologiques affirment que l’intelligence artificielle stimule déjà la productivité dans leur organisation.

Source: Narrative Science

61%

61 % des spécialistes du marketing affirment que l’intelligence artificielle est l’aspect le plus important de leur stratégie en matière de données.

Source: MeMSQL

40%

La technologie qui se cache derrière l’intelligence artificielle peut accroître la productivité des entreprises jusqu’à 40 %.

Source: Accenture

Un programme en ligne pour optimiser la prise de décisions

Au MIT Professional Education, nous présentons cette technologie qui révolutionne l’économie dans le monde entier grâce à ce programme en ligne qui guide les professionnels à travers les principes fondamentaux et les applications du machine learning. Il les formera à l’analyse et à la compréhension des données au sein de leur organisation, en les préparant à la maîtrise de la prise de décisions fiables basées sur les données.

DECOUVREZ TOUT LE CONTENU DU PROGRAMME

Téléchargez la brochure

Les compétences que vous allez développer

1.

Vous serez en mesure de comprendre les données.

Dans un monde hyperconnecté, nous vivons entourés de données et il est de plus en plus difficile de comprendre toutes les informations qui nous parviennent. La première étape consiste à apprendre à collecter les données pertinentes et, surtout, à les comprendre.

2.

Vous ferez des prédictions.

Grâce à l’apprentissage supervisé et à la classification des données, nous pouvons être en mesure de faire des prédictions. En outre, vous découvrirez les concepts de base du machine learning, tels que les « réseaux de neurones ».

3.

Vous développerez votre capacité à prendre des décisions.

Vous serez en mesure de prendre des décisions efficaces en réduisant l’incertitude et les décisions arbitraires grâce aux données que vous aurez préalablement analysées.

4.

Vous dominerez l’inférence causale

et vous pourrez appliquer et évaluer correctement les expériences observées, après l’utilisation du machine learning, pour en déduire des conclusions pertinentes.

De plus, vous obtiendrez un certificat officiel

Tous les participants qui terminent le programme avec succès recevront un certificat du MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion).

Les étudiants du programme Machine Learning du MIT Professional Education Digital Plus recevront également 6,4 Continuing Education Units (CEU).

Pour obtenir les CEU, il est indispensable de remplir un formulaire. Ces CEU sont calculés, pour chaque cours, en fonction du nombre d’heures d’apprentissage.

Ce programme est destiné aux

  • PDG, MANAGERS ET AUTRES DIRIGEANTS DE DIFFERENTS SECTEURS
    qui gèrent des équipes avec des responsabilités au niveau technique.
  • PROFESSIONNELS TECHNIQUES
    avec des responsabilités qui souhaitent profiter du machine learning pour améliorer les processus de prise de décisions.
  • PROFILS TECHNIQUES
    cherchant à acquérir des connaissances au sujet de cette nouvelle technologie.

Rencontrez les membres de la Faculté de ce programme

PROFESSEUR DEVAVRAT SHAH

Professeur du Department of Electrical Engineering and Computer Science du MIT

“Comment les dirigeants peuvent-ils utiliser les données pour obtenir un avantage concurrentiel dans leur secteur ? Quelles mesures systématiques peuvent-ils prendre pour utiliser ces données ? Découvrez avec moi les réponses à ces questions tout au long de ce programme”

En savoir plus

Devavrat Shah est professeur du Department of Electrical Engineering and Computer Science du MIT. C’est le directeur du Statistics and Data Science Center, Institute for Data, Systems and Society. Il est membre du LIDS, CSAIL et ORC du MIT.

Actuellement, ses recherches se concentrent sur le développement d’algorithmes de machine learning à grande échelle pour des données non structurées, plus particulièrement celles qui concernent la société. Il a contribué au développement de protocoles gossip (ou protocoles de bavardage), et aux algorithmes de passage de messages pour l’inférence statistique, qui sont devenus des piliers des systèmes modernes de traitement des données distribuées.

Ses travaux sont largement reconnus et Devavrat a reçu des prix pour ses contributions au machine learning, à la recherche opérationnelle et à l’informatique, ainsi que le prix Erlang en 2010, décerné par INFORMS Applied Probability Society. Ce prix est décerné deux fois par an à un jeune chercheur brillant qui a apporté une contribution exceptionnelle aux probabilités appliquées.

Il est cofondateur du Celect, Inc., dont l’objectif est d’aider les minorités à prendre des décisions à l’aide d’une prédiction précise des choix des consommateurs à partir de données omnicanales. Ses travaux sont apparus dans des publications importantes comme le NY Times, Forbes, Wired et Reditt.

Découvrez l’expérience de nos participants

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