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CRÉDITS CEU DU MIT
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MIT CEU’s
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.
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 de réussite
Tous les participants qui terminent avec succès le programme auquel ils sont inscrits recevront un certificat de réussite (Certificate of Completion) délivré par le MIT Professional Education, ainsi que des Unités d’Éducation Continue (CEU)*.
Pour obtenir des CEU, il est nécessaire de compléter la confirmation d’accréditation, disponible à la fin du cours. Les CEU sont calculés pour chaque cours sur la base du nombre d’heures d’apprentissage.
*Une Unité d’Éducation Continue ou CEU (Continuous Education Credit) équivaut à 10 heures d’apprentissage continu et indique le volume horaire que les participants ont consacré à un programme de développement professionnel n’étant pas sujet à des crédits ou à un diplôme.
Pour savoir si les CEU peuvent ou non être appliqués à une certification professionnelle, aux exigences existantes en matière de permisconditions d’obtention d’un certificat, ou à d’autres heures d’apprentissage ou de formation continue obligatoires, merci deveuillez directement consulter directement votre service de formation ou votre organisme émetteur.
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
Par ordre alphabétique
PROF. DEVAVRAT SHAH
Professor in the department of electrical engineering and computer science at 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 le professeur titulaire de la chaire Andrew (1956) and Erna Viterbi du Department of Electrical Engineering and Computer Science au MIT. Il est également le directeur de la faculté des MicroMasters du programme Statistics and Data Science en collaboration avec l’Institute for Data, Systems and Society du MIT. Il est aussi membre du LIDS (Laboratory for Information and Decision System) et de l’ORC (Operations Research Center) au MIT. Actuellement, il dirige le Deshpande Center for Technological Innovation au MIT.
Ses recherches actuelles se concentrent sur le développement d’algorithmes de machine learning à grande échelle pour les données non structurées, et plus particulièrement les données sociales. Il a contribué au développement des protocoles de bavardage (gossip protocols en anglais) et des algorithmes de passage de messages (message-passing en anglais) pour l’inférence statistique, aujourd’hui piliers des systèmes modernes de traitement des données distribuées.
Il est cofondateur de Celect, Inc., racheté par Nike en 2019. La même année, il a cofondé Ikigai Labs avec comme mission de créer des organisations autonomes en donnant la possibilité aux acteurs du secteur des données de prendre des décisions fondées sur les données grâce à une simple utilisation des feuilles de calcul.
Ses travaux ont été publiés dans des revues de presse grand public comme The New York Times, Forbes et Wired, et il a rédigé plusieurs articles primés sur le machine learning, la recherche opérationnelle et l’informatique. Il a également reçu le prix Erlang en 2010, décerné par INFORMS Applied Probability Society.
Découvrez l’expérience de nos participants
ASIER SALSAMENDI
Superviseur logistique chez Irizar S.Coop
Personnellement, je suis arrivé dans ce programme sans connaître en détails le machine learning et avec la curiosité de comprendre le concept et son application au niveau du management. Au fur et à mesure que je progressais, cela m’a donné envie d’explorer davantage cette technologie.
Programme en ligne Machine Learning
FLORES MARTÍNEZ ALBA
Directrice de conduite de marché chez Unicaja Banco
Je vais appliquer ce que j’ai appris dans le programme dans plusieurs projets prévus cette année dans mon entreprise, l’un d’eux étant lié à l’évaluation du profil de risque des clients en matière d’investissement financier, ainsi que dans mes études de doctorat.
Programme en ligne Machine Learning
LISETH VALENCIA
Directrice académique, innovation et entrepreneuriat social chez EMDES Foundation
Dans un programme comme celui-ci, vous devez vous mettre au défi, chercher et enquêter individuellement et tirer parti de tout ce qui est mis à votre disposition. La méthodologie du MIT Professional Education est divertissante, créative et vous fait vous concentrer au maximum sur ce que vous devez apprendre.
Programme en ligne Machine Learning
