Banco Interamericano de Desarrollo via Coursera
Ce cours est destiné à les fonctionnaires d'Amérique latine et des Caraïbes aux niveaux national, régional et municipal,organisations du secteur privé et de la société civile en Amérique latine et dans les Caraïbes, les citoyens d'Amérique latine et des Caraïbes qui s'intéressent à la prise de décision fondée sur des données probantes.
Cette section du cours comprend une introduction où nous détaillerons les objectifs, la structure, les évaluations et les matériels, y compris une vidéo de bienvenue et un guide essentiel pour les participants, se terminant par un sondage initial. Dans ce module, nous verrons pourquoi il est import…
Dans ce module, nous verrons comment identifier les problèmes fondamentaux rencontrés lorsque nous effectuons des recherches et comment nous pouvons impliquer des équipes d'experts capables de les identifier. Pour cela, nous vous apprendrons à utiliser la méthodologie de l'arbre à problèmes. Vous a…
Dans ce module, vous explorerez les clés de la collecte de données et les différentes méthodes d'analyse. Il est important de garder à l'esprit que la méthode d’analyse dépend du type de données utilisé l’apprentissage de ces méthodes vous permettra de comprendre la relation entre les données et le…
En tant que décideurs, il arrive que nous ne réalisions pas directement l'étude, mais que nous recevions des rapports que nous devons être en mesure non seulement de comprendre, mais aussi d'interpréter. Dans ce module, vous explorerez l'utilisation de visualisations graphiques pour montrer des rés…
Nous avons parcouru le chemin qui mène de l'identification du problème à l'analyse des données et à la présentation graphique. Il nous reste maintenant à aborder la tâche la plus importante : comment appliquer ces connaissances à la prise de décision, en particulier dans le secteur public. Dans ce…
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Banco Interamericano de Desarrollo is in Tier 4: commercial training companies and platform-made courses of our institution ranking (64/100).
MIT 18.650 Statistics for Applications, Fall 2016 View the complete course: http://ocw.mit.edu/18-650F16 Instructor: Philippe Rigollet This course offers an in-depth the theoretical foundations for statistical methods that are useful in many applications. The goal is to understand the role of mathe…
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Led by Andrew Ng, this course provides a broad introduction to machine learning and statistical pattern recognition. Topics include: supervised learning (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric learning, neural networks, support vector machines); unsupervised learning (cluster…
View the complete course: http://ocw.mit.edu/6-034F10 Instructor: Patrick Winston In these lectures, Prof. Patrick Winston introduces the 6.034 material from a conceptual, big-picture perspective. Topics include reasoning, search, constraints, learning, representations, architectures, and probabili…
