deux polys: Modélisation statistique, Introduction à l’apprentissage non supervisé et supervisé
Statistique et science des données
M2 Mathématiques et Intelligence Artificielle Paris-Saclay (depuis 2023)
- Cours: Apprentissage non supervisé avancé: Méthodes de recherche de représentation parcimonieuse de données; Méthodes de clustering (clustering par modèle de mélange, algorithme EM, clustering spectral, clustering de graphes, détection de communautés, co-clustering)
M1 Mathématiques et Intelligence Artificielle Paris-Saclay (depuis 2022)
- Cours, TD, TPs de statistiques: Apprentissage statistique; méthodes de l’IA
M1 Mathématiques Appliquées Paris-Saclay (depuis 2015, coopéré avec ENSTA Paris)
- Cours, TD, TPs de statistiques: Statistique inférentielle; apprentissage statistique supervisé et non supervisé
M2 Mathématiques de l’aléatoire Paris-Saclay
- Cours accéléré de statistique (depuis 2015): lien
- Paradigme Bayésien (2015)
Mini cours:
- Introduction au Machine Learning. Ateliers de la SFdS (novembre 2022)
- Python pour les utilisateurs de R. Cours à distance pour la SFdS. Principes (2020), visualisation (2021)
- Variational Bayes methods and algorithms, semaine Bayésienne, CIRM (2016)
Ecoles d’ingénieur
- Statistique Avancée, module électif 2ème année, Ecole Centrale Paris, 2016-2019
- Statistiques, ENSTA 1ère année, 2016-2018
- Data Science Starter Program (formation continue Big Data), Ecole Polytechnique, depuis 2017
M1 et M2 Ingénierie Mathématique d’Orsay
- Cours et TPs de statistiques: Statistique inférentielle, modèles
de
régression, séries chronologiques, analyse exploratoire
multidimensionnelle
Utilisation de R et SAS - Cours et TPs de bases de données. Utilisation de SQL sous Oracle
- Méthodologie de recherche de stages et d’emploi
- Suivi des stages en entreprise
- Encadrement de projets de M2
Licence
- L3 MINT, Paris-Sud: Interprétation statistique des données (2017-2019)
- LP GEDEP: Statistiques pour la pluviométrie, valeurs extrêmes (cours et TP sur Excel)
- LP Data Mining, département STID de l’IUT Paris-Descartes, (2008 – 2013): Datamining avec R
MOOC
Fondamentaux en statistique V2.0 (2015), France Université Numérique, avec Avner Bar-Hen et Etienne Côme
- Conception et réalisation des séances d’applications avec R
- Animation du forum
Mathématiques en IUT
Département informatique, IUT d’Orsay (2002-2006)
- Cours et TD (algèbre linéaire, codage, probabilités et statistiques, graphes) en 1ère et 2ème année de DUT informatique, formation initiale et continue.
- Cours et TD de gestion de projets en 2ème année de DUT informatique par apprentissage.
- TP d’initiation au traitement de texte et au publipostage
- Mise en place de l’utilisation de la plate-forme WIMS pour les étudiants de 1ère année de DUT informatique.
- Mise en place de l’utilisation du logiciel R dans le module de statistiques de deuxième année.
Conception assistée par ordinateur (CAO)
DESS d’ingénierie mathématique d’Orsay, option CAO (1999-2002)
- Définition et réalisation du cours, travaux dirigés et travaux pratiques “Conception et Visualisation d’objets”: features, modélisation du solide, opérations booléennes, algorithmes d’intersection, interpolation et approximation, synthèse d’images
- Mise en application des concepts du cours par l’utilisation des logiciels CATIA (utilisation de la CAO) et ACIS (boîte à outils pour créer un logiciel de CAO)
- Langage C++
- Suivi des projets informatiques
- Suivi des stages de fin d’étude