
- Teacher: Anee Ettien Marcel W
- Teacher: E-learning UIST
- Student: Kouakou Amenand Alexise
- Student: Sohou Junior Fadel
- Student: Traore Mamoudou
- Student: Sangare Moussa
- Student: Lehanatou Yabre

La macro-économétrie appliquée confronte la théorie macroéconomique aux données réelles pour quantifier, prévoir et évaluer les politiques économiques. Elle utilise des modèles mathématiques et statistiques pour analyser des agrégats (PIB, inflation, chômage) et simuler l'impact des décisions des gouvernements.
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La gestion des risques et la construction de portefeuille sont les deux piliers indissociables de l'investissement. L'objectif est d'optimiser le couple rendement/risque en diversifiant les actifs pour amortir les chocs du marché
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L'apprentissage non supervisé est une méthode d'IA qui analyse des données non étiquetées pour découvrir des structures, modèles ou regroupements cachés sans intervention humaine. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il fonctionne sans résultats prédéfinis. Ses applications incluent le clustering (segmentation), la réduction de dimension et la détection d'anomalies
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L'objectif est de maîtriser la chaîne de traitement complète de l'information : de l'extraction de données brutes (web, documents, réseaux sociaux) jusqu'à la création de tableaux de bord interactifs. Vous apprendrez à faire parler les textes grâce à l'intelligence artificielle et à la statistique.
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