Un programma volto a ottimizzare il processo decisionale
Il processo decisionale governa l’orientamento e lo sviluppo di tutte le aziende ed è fondamentale mettere chi ne è responsabile nelle condizioni di svolgere tale compito con sicurezza.
Il Machine Learning, branca dell’intelligenza artificiale, è una tecnologia che ha l’obiettivo di ridurre incertezza e arbitrarietà tramite l’apprendimento automatico e l’analisi efficiente dei dati e si configura sempre più come strumento indispensabile per prendere decisioni fondate attraverso l’analisi di ingenti quantità di dati ed eventi.
80%
L’80% dei leader nei settori economico e della tecnologia afferma che l’intelligenza artificiale sta già aumentando la produttività nelle loro aziende.
Fonte: Narrative Science
61%
61% dei marketing specialist dichiara che l’intelligenza artificiale è l’aspetto più importante della loro strategia dei dati.
Fonte: MeMSQL
40%
La tecnologia che sta dietro l’intelligenza artificiale corrente ha il potere di accrescere la produttività degli affari fino al 40%.
Fonte: Accenture
Un programma online volto a ottimizzare il processo decisionale
Noi di MIT Professional Education avviciniamo questa tecnologia che sta rivoluzionando l’economia a livello mondiale ai professionisti di diversi settori attraverso un programma online che li guida nell’assimilazione dei concetti fondamentali e degli impieghi del machine learning, insegnando loro come analizzare e comprendere i dati e rendendoli degli esperti nella presa di decisioni affidabili basate sui dati all’interno delle loro aziende.
Le competenze che svilupperai
1.
Comprendere i dati
In un mondo iperconnesso siamo circondati dai dati e ogni giorno è sempre più difficile comprendere le informazioni che riceviamo. Il primo passo, pertanto, è imparare a raccogliere dati significativi e, cosa più importante, comprenderli.
2.
Fare previsioni
Potrai fare previsioni tramite l’apprendimento supervisionato e la classificazione dei dati. Scoprirai anche i concetti fondamentali del machine learning, come ad esempio le reti neurali.
3.
Processo decisionale
Saprai attuare un processo decisionale efficiente che rimuove incertezza e arbitrarietà attraverso l’analisi dei dati.
4.
Inferenza causale
Impiegando e valutando correttamente le esperienze esaminate tramite il machine learning è possibile arrivare a conclusioni rilevanti per mettere in atto la strategia migliore.
Riceverai anche un Certificato Ufficiale
Tutti i partecipanti che completano con successo il programma a cui sono iscritti, riceveranno un certificato di completamento da parte di MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion) e delle Continuing Education Unit (CEU) o unità di formazione continua.
Per ottenere le CEU, è necessario compilare la conferma di accreditamento, disponibile al termine del programma. Le CEU sono calcolate per ogni programma in base al totale delle ore di apprendimento.
*Un’unità di formazione continua (CEU) equivale a 10 ore di studio e indica il tempo totale dedicato a un programma formativo professionale che non prevede il rilascio di crediti o di un diploma.
Per verificare se le unità CEU possono essere applicate o meno a un certificato professionale, ai requisiti per l’ottenimento di un certificato o di altre ore di formazione o di aggiornamento, si prega di consultare direttamente il proprio dipartimento di formazione o l’autorità preposta al rilascio dei certificati.
Questo programma si rivolge a
- “CEO, MANAGER E ALTRI DIRIGENTI
di diversi settori, a capo di team con responsabilità tecniche.
- PROFESSIONISTI TECNICI O CON BACKGROUND TECNICI
che lavorano con quantità di dati considerevoli e che desiderano avvalersi del Machine Learning per ottimizzare i processi decisionali.
Scopri i Faculty del programma
In ordine alfabetico
Prof. Devavrat Shah
Faculty nel Dipartimento di Ingegneria elettronica e Informatica di MIT
“Come fanno i leader a sfruttare i dati per ottenere un vantaggio competitivo nei loro settori? Quali misure sistematiche possono adottare per utilizzare questi dati? Scopri con me le risposte a queste domande nel corso di questo programma”
Scori di più
Devavrat Shah è stato nominato alla cattedra “”Andrew (1956) and Erna Viterbi”” del Department of Electrical Engineering and Computer Science di MIT. È il direttore fondatore dello Statistics and Data Science Center dell’Institute for Data, Systems and Society, membro di LIDS, CSAIL e ORC di MIT, nonché direttore del Deshpande Center for Technological Innovation di MIT.
La sua ricerca si concentra sullo sviluppo di algoritmi di machine learning su larga scala per dati non strutturati, relativi soprattutto alla società. Ha contribuito allo sviluppo di protocolli Gossip e di algoritmi di message-passing per l’inferenza statistica, alla base degli attuali sistemi di elaborazione di dati distribuiti.
È cofondatore della Celect, Inc., acquistata dalla Nike nel 2019. Nello stesso anno ha collaborato alla fondazione della Ikigai Labs per incentivare la creazione di aziende a gestione autonoma, consentendo agli operatori del settore di prendere decisioni basate sui dati grazie all’utilizzo di fogli di calcolo.
Il suo lavoro è stato pubblicato da periodici eminenti, quali New York Times, Forbes e Wired, ricevendo numerosi riconoscimenti, tra cui diversi premi per gli articoli su machine learning, ricerca operativa e informatica, e premi alla carriera, come il Premio “Erlang” che gli è stato conferito dalla INFORMS Applied Probability Society nel 2010.
Scopri l’esperienza dei nostri partecipanti
ASIER SALSAMENDI
Supervisore della Logistica presso Iriza S. Coop
Quando ho iniziato il programma, ignoravo molti aspetti del Machine Learning, ma ero curioso e deisderavo comprendere meglio il concetto e gli impieghi a livello manageriale. Nel corso del programma ho capito di voler approfondire ulteriormente lo studio di questa tecnologia.
Machine Learning: Tecnologia nel Processo Decisionale
FLORES MARTÍNEZ ALBA
Market Conduct Director presso Unicaja Banco
Metterò in pratica le conoscenze apprese durante il programma ai diversi progetti previsti per quest’anno nella mia azienda, compreso un piano in particolare incentrato sulla valutazione di profili di rischio dei clienti negli investimenti finanziari. Personalmente intendo sfruttare le conoscenze acquisite anche nei miei studi di dottorato.
Machine Learning: Tecnologia nel Processo Decisionale
LISETH VALENCIA
Direttrice accademica per l’innovazione e l’imprenditoria sociale presso EMDES Foundation
In un programma come questo è richiesta una sfida contro sé stessi, una ricerca e uno studio individuali e saper trarre vantaggio dalle risorse disponibili. Il metodo di MIT Professional Education è divertente, creativo e offre l’opportunità di addentrarsi completamente nell’argomento.
Machine Learning: Tecnologia nel Processo Decisionale
