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 9 / 11

Note de politique, rédaction de rapports et de briefings

Gains :

  • Capacité à rédiger des formats de résumés exécutifs, de notes de politique et de rapports techniques en fonction du public cible avec le soutien de l'intelligence artificielle
  • Capacité à utiliser l'IA pour plus de clarté, de ton, de structure et de simplification du langage, en gardant chaque problème et revendication lié à la source
  • Capacité à maintenir l'obligation d'impartialité, de communication honnête des incertitudes et d'approbation des experts dans les textes économiques accessibles au public
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