Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?

Vous acquerrez des compétences en conception de systèmes décisionnels, en modélisation d'optimisation, en simulation de scénarios, en explicabilité de l'IA et en gouvernance responsable, ce qui vous permettra de mettre au point des pipelines décisionnels transparents et efficaces.

Combien de temps faut-il pour terminer le cours ?

Ce cours peut généralement être suivi en 3 semaines, en fonction de votre rythme d'apprentissage et de votre implication dans les lectures, les démonstrations et les évaluations pratiques notées.

Dois-je avoir des connaissances en programmation pour suivre ce cours ?

Une connaissance de base de Python et de l'analyse de données est requise. Ce cours propose des exercices guidés utilisant des outils basés sur Python, tels que Scikit-learn, PuLP et Streamlit, afin de rendre les concepts accessibles à tous les apprenants.

Quels sont les débouchés professionnels de cette formation ?

La réussite de cette formation peut vous ouvrir la voie à des postes tels que ingénieur en intelligence décisionnelle, architecte de solutions d'IA, ingénieur en IA/apprentissage automatique, spécialiste en intelligence d'affaires ou consultant en gouvernance de l'IA.

Recevrai-je un certificat à l'issue de la formation ?

Oui, vous recevrez une attestation de réussite certifiée, que vous pourrez ajouter à votre portfolio professionnel ou partager sur LinkedIn afin de mettre en avant votre expertise en matière d’intelligence décisionnelle.

Comment ce cours est-il structuré ?

La formation comprend des vidéos, des lectures, des démonstrations et des évaluations notées, réparties sur trois modules progressifs allant de la conception des processus décisionnels de base aux cadres avancés d'optimisation et de gouvernance.

Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?

Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

Une aide financière est-elle disponible ?

Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.

Construire et optimiser les systèmes de décision

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Construire et optimiser les systèmes de décision

Ce cours fait partie de Spécialisation "Intelligence décisionnelle alimentée par l'IA"

Instructeur : Edureka

Inclus avec

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4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Identifier les concepts et les éléments clés de l'intelligence décisionnelle utilisés pour structurer les problèmes métier.
Analyser les chaînes de traitement des données menant à la prise de décision, qui transforment les analyses en processus métier optimisés.
Évaluer l'efficacité et les performances des systèmes décisionnels à l'aide d'indicateurs et d'outils de visualisation.
Élaborer des principes d'IA responsable afin de garantir l'équité, la transparence et la responsabilité dans la prise de décision.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
Catégorie : Prévisions
Catégorie : Optimisation des processus
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Gouvernance
Catégorie : Test de régression
Catégorie : Prise de décision stratégique
Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Visualisation des données
Catégorie : Efficacité opérationnelle
Catégorie : Systèmes d'aide à la décision
Catégorie : Test de scénario
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Intelligence économique
Catégorie : Intelligence décisionnelle
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Catégorie : Programmation Python

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

14 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Cette formation explore en détail la conception, la modélisation et la gouvernance des systèmes décisionnels basés sur l'IA. Destinée aux professionnels qui transforment l'analyse de données en résultats concrets pour l'entreprise, elle vous guide tout au long du processus de conception de flux décisionnels intelligents, de bout en bout.

Vous commencerez par transformer les défis métier en modèles décisionnels structurés, en concevant des flux de données rapides et intuitifs et en mettant en place des processus éthiques et respectueux de l’humain qui rendent chaque choix plus précis, plus clair et plus sûr. Ensuite, vous transformerez les données brutes en informations exploitables à l’aide de prévisions, d’optimisations et de simulations de scénarios qui révèlent des tendances cachées, anticipent les résultats et alimentent des décisions à fort impact qui font progresser l’entreprise. Enfin, vous renforcerez la confiance tout au long de vos pipelines grâce à une IA explicable, des tableaux de bord dynamiques et une gouvernance responsable, garantissant ainsi que chaque décision est suffisamment transparente, équitable et fiable pour inspirer confiance à tous les niveaux. À l’issue de ce cours, vous serez capable de : - Analyser les défis métier et définir des problèmes décisionnels structurés et fondés sur les données. - Concevoir des pipelines de données évolutifs et en temps réel qui alimentent l’intelligence décisionnelle. - Construire des modèles prédictifs et prescriptifs pour la prévision et l’optimisation. - Évaluer les performances des systèmes décisionnels à l’aide de tableaux de bord interactifs. - Appliquer les principes d’une IA responsable pour garantir l’équité, la transparence et la responsabilité. Ce cours est idéal pour les professionnels des données, les analystes métier, les ingénieurs en IA et les scientifiques de la décision qui cherchent à transformer l’analyse de données en décisions à forte valeur ajoutée. Une expérience préalable en analyse de données ou en apprentissage automatique vous aidera à approfondir vos connaissances. Inscrivez-vous à ce cours pour maîtriser la conception de systèmes décisionnels intelligents, transparents et responsables, et découvrez comment améliorer les performances de votre entreprise grâce à l’intelligence fondée sur les données.

Découvrez comment concevoir et mettre en œuvre des pipelines complets de « Decision Intelligence » qui transforment les objectifs métier en résultats concrets. Explorez les méthodes permettant de définir les problèmes décisionnels, de créer des flux de travail allant des données à la décision et de mettre en œuvre des systèmes intelligents d’aide à la décision. Apprenez à associer l’analyse, l’automatisation et la stratégie d’entreprise afin de créer des écosystèmes décisionnels évolutifs et hautement performants, capables d’apprendre et de s’améliorer en continu.

Inclus

13 vidéos9 lectures4 devoirs

13 vidéosTotal 74 minutes

Introduction à la spécialisation6 minutes
Introduction au cours4 minutes
Identifier les opportunités de décision6 minutes
Structurer les flux de décision6 minutes
Cadres pour aligner les décisions sur les objectifs de l'entreprise7 minutes
Démonstration : Formulation d'un problème décisionnel en orange6 minutes
Conception de l'architecture des flux de données pour les systèmes de DI6 minutes
Cadres de fiabilité et de continuité des données en temps réel5 minutes
Mise en œuvre de pipelines de données de bout en bout5 minutes
Démonstration : analyse prédictive des décisions avec Scikit-learn6 minutes
Architecture CORE des systèmes d'aide à la décision (DSS)6 minutes
Composants de visualisation et de rapport DSS6 minutes
Évaluation de l'impact des systèmes d'aide à la décision (SAD) sur les performances de l'entreprise5 minutes

9 lecturesTotal 100 minutes

Aperçu du cours15 minutes
L'encadrement décisionnel dans l'analyse de données d'entreprise : transformer les problèmes en modèles10 minutes
Traduire les objectifs métier en problèmes liés aux données10 minutes
Définition du problème et conception du flux de travail dans Orange10 minutes
Concepts d'intégration de données pilotée par les événements10 minutes
Modèles de continuité des données dans les architectures cloud modernes10 minutes
Création de modèles prédictifs avec Scikit-learn10 minutes
Intégration de modèles prédictifs et prescriptifs10 minutes
Résumé du module : Conception et mise au point de pipelines décisionnels15 minutes

4 devoirsTotal 33 minutes

Contrôle des connaissances : Formuler des problèmes d'entreprise pour les systèmes de décision6 minutes
Évaluation des connaissances : mise en place de pipelines « des données à la décision »6 minutes
Contrôle des connaissances : Mise en œuvre de systèmes d'aide à la décision6 minutes
Évaluation des connaissances : conception et mise au point de pipelines décisionnels15 minutes

Maîtrisez les techniques avancées d'analyse prédictive, prescriptive et basée sur la simulation afin de prendre des décisions stratégiques et optimisées pour votre entreprise. Apprenez à prévoir les tendances à l'aide de modèles prédictifs, à concevoir des cadres d'optimisation pour une allocation efficace des ressources et à évaluer les résultats des décisions grâce à des simulations de scénarios et de Monte-Carlo. Ce module permet aux apprenants de construire des modèles robustes, fondés sur les données, qui améliorent la prospective, renforcent l'efficacité et consolident la confiance dans les décisions prises dans des environnements professionnels dynamiques.

Inclus

12 vidéos9 lectures4 devoirs

12 vidéosTotal 66 minutes

Présentation générale des prévisions et de la modélisation prédictive6 minutes
Construire des modèles prédictifs pour les décisions commerciales6 minutes
Évaluation de la précision des modèles de prévision5 minutes
Démonstration : création d'un modèle de prévision par régression linéaire6 minutes
L'analyse prescriptive au service de l'efficacité de l'entreprise5 minutes
Optimisation multi-objectifs pour la planification des ressources5 minutes
Optimisation des décisions basées sur des scénarios5 minutes
Démonstration : Optimisation de la production par programmation linéaire avec PuLP6 minutes
Introduction à la simulation de Monte Carlo5 minutes
Tests de sensibilité et de scénarios dans les modèles de décision5 minutes
Évaluation de la robustesse des décisions par simulation5 minutes
Démonstration : Analyse d'hypothèses et simulation pour la tarification du commerce de détail et le trafic7 minutes

9 lecturesTotal 95 minutes

Méthodes de prévision basées sur les séries chronologiques et la régression10 minutes
Développement de modèles prédictifs avec Scikit-learn10 minutes
Prévision des tendances commerciales à l'aide de la régression linéaire10 minutes
Principes fondamentaux de l'optimisation CORE10 minutes
Optimisation des ressources avec PuLP10 minutes
Analyse prescriptive et analyse prédictive10 minutes
Élaboration de modèles probabilistes pour l'analyse des risques10 minutes
Prévisions de chiffre d'affaires basées sur des scénarios10 minutes
Résumé du module : Modélisation avancée de la prise de décision et optimisation15 minutes

4 devoirsTotal 33 minutes

Évaluation des connaissances : l'analyse prédictive au service de la prise de décision stratégique6 minutes
Contrôle des connaissances : Techniques d'analytique prescriptive et d'optimisation6 minutes
Évaluation des connaissances : simulation et modélisation de scénarios6 minutes
Évaluation des connaissances : modélisation avancée de la prise de décision et optimisation15 minutes

Découvrez comment évaluer, expliquer et régir les systèmes décisionnels basés sur l'IA dans un souci de transparence et de responsabilité. Ce module est axé sur la mesure de la performance décisionnelle, la création de modèles explicables et centrés sur l'humain, ainsi que la mise en place de cadres de gouvernance responsables en matière d'IA. Les apprenants acquerront une expérience pratique des outils de visualisation des performances, des techniques d’interprétabilité telles que SHAP, ainsi que des méthodes de gouvernance garantissant l’équité, la conformité et la confiance dans les systèmes d’intelligence décisionnelle.

Inclus

10 vidéos6 lectures4 devoirs

10 vidéosTotal 56 minutes

Indicateurs clés de performance pour les systèmes décisionnels6 minutes
Visualisation des tendances de la performance à l'aide de tableaux de bord5 minutes
Interprétation des résultats du modèle pour l'impact sur l'entreprise6 minutes
Démonstration : Création d'un tableau de bord interactif d'analyse des données de vente au détail avec Streamlit7 minutes
L'IA explicable pour les systèmes d'intelligence décisionnelle5 minutes
Concevoir une IA centrée sur l'humain pour la confiance des parties prenantes5 minutes
Visualisation des décisions du modèle et des valeurs d'attribution5 minutes
Démonstration : Expliquer les modèles d'Apprentissage automatique avec SHAP6 minutes
Principes fondamentaux d'une IA responsable et principes de gouvernance5 minutes
Démonstration : création d'un tableau de bord de gouvernance de l'IA responsable à l'aide de Streamlit6 minutes

6 lecturesTotal 65 minutes

Indicateurs d'évaluation des modèles : exactitude, précision, rappel et score F110 minutes
Création de tableaux de bord interactifs avec Streamlit10 minutes
Interprétation des visualisations SHAP10 minutes
Cadre « Équité, responsabilité et transparence » (FAT) dans le domaine de l'IA10 minutes
Streamlit, un outil pédagogique pour une IA responsable10 minutes
Résumé du module : Évaluation, explicabilité et gouvernance dans l'intelligence décisionnelle15 minutes

4 devoirsTotal 33 minutes

Bilan des connaissances : évaluation des performances d'un système décisionnel6 minutes
Bilan des connaissances : Systèmes décisionnels explicables et centrés sur l'humain6 minutes
Évaluation des connaissances : gouvernance responsable de l'IA et équité6 minutes
Contrôle des connaissances : Évaluation, explicabilité et gouvernance dans le domaine de l'intelligence décisionnelle15 minutes

Ce dernier module a pour objectif d'évaluer votre maîtrise des concepts clés et des approches analytiques abordés dans le cours, en vous offrant ainsi une occasion officielle de démontrer vos connaissances dans le cadre d'une évaluation approfondie et notée.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

1 vidéoTotal 4 minutes

Résumé du cours4 minutes

1 lectureTotal 30 minutes

Projet pratique : Conception et optimisation d'un système d'aide à la décision d'entreprise basé sur l'IA30 minutes

2 devoirsTotal 60 minutes

Évaluation des connaissances de fin de cours : Conception et optimisation des systèmes décisionnels30 minutes
Le CORE intelligent : Systèmes décisionnels alimentés par l'IA30 minutes

1 sujet de discussionTotal 5 minutes

Décrivez votre parcours d'apprentissage5 minutes

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Instructeur

Edureka

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

Cette formation s'adresse tout particulièrement aux analystes de données, aux spécialistes de l'IA et du ML, aux professionnels de l'intelligence économique et aux ingénieurs en prise de décision qui souhaitent concevoir, développer et optimiser des systèmes décisionnels intelligents permettant de relier l'analyse de données aux résultats concrets de l'entreprise.

Ce cours aborde les principes fondamentaux de la conception de pipelines décisionnels, de la modélisation prédictive et prescriptive, de la simulation et de l'optimisation de scénarios, de l'explicabilité, ainsi que de la gouvernance responsable de l'IA au sein des cadres décisionnels d'entreprise.

Oui. Vous travaillerez directement avec des plateformes telles que Scikit-learn, PuLP et Streamlit pour développer des modèles prédictifs et prescriptifs, réaliser des simulations de scénarios hypothétiques et concevoir des tableaux de bord explicables destinés à l'intelligence décisionnelle.

Contrairement aux formations traditionnelles en analyse de données ou en intelligence artificielle, ce programme se concentre sur l'ensemble du cycle de vie de la prise de décision, en intégrant les données, l'analyse, l'intelligence artificielle et la gouvernance afin de créer des systèmes décisionnels centrés sur l'humain, explicables et optimisés.

Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

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