Unités

1. Introduction à l'intelligence artificielle en économie : rôles, limites, validation et éthique des données 2. Collecte de données économiques et vérification des sources : TURKSTAT, EVDS, FMI, Banque mondiale, FRED 3. Nettoyage, transformation et analyse exploratoire des données (avec support Python/pandas) 4. Analyse des séries chronologiques et prise en charge des prévisions 5. Interprétation des indicateurs macroéconomiques : inflation, croissance, chômage, solde du compte courant 6. Modélisation de scénarios et analyse de sensibilité 7. Prise en charge des modèles économétriques : régression, causalité et interprétation 8. Revue de la littérature et synthèse de la recherche économique 9. Note de politique, rédaction de rapports et de briefings 10. Visualisation des données économiques et tableau de bord 11. Limites, risque de modèle, éthique, confidentialité et gouvernance

Unité 10 / 11

Visualisation des données économiques et tableau de bord

Gains :

Possibilité de choisir le bon type de graphique (ligne, colonne, spread, carte thermique) en fonction des données et du message et de le faire produire sous forme de code par l'intelligence artificielle
Capacité à reconnaître les pièges trompeurs de la visualisation (axe pointillé, double axe, faux codage couleur) et à appliquer des principes de cartographie honnêtes
Capacité à concevoir un tableau de bord basé sur l'intention de l'utilisateur et de la décision et à auditer les résultats de l'IA pour en vérifier l'accessibilité et l'exactitude.

Précédent Suivant