Machine Learning and the Labor Market
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Auteur / Autrice : | Elia Pérennès |
Direction : | Bruno CrÉpon |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Economie, gestion, sciences sociales |
Date : | Inscription en doctorat le 01/01/2019 |
Etablissement(s) : | Institut polytechnique de Paris |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : CREST - Centre de recherche en économie et statistique |
Equipe de recherche : Laboratoire d'Économie |
Mots clés
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Résumé
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Cette thèse a pour objectif central d'analyser en profondeur l'impact des politiques publiques consacrées à l'amélioration de l'appariement des demandeurs d'emploi et des emplois vacants. Les méthodes de Machine Learning seront au coeur des outils utilisés pour tirer profit du volume et de la richesse des données disponibles.