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Mes
Enseignements :
Dans le cadre de mes enseignements liés à ma fionction de
maître de conférence à l'Université
de Nice- Sophia Antipolis, je dispense les enseignements suivants :
- Cours d'Analyse de données en filière L3 MASS
Notions abordées :
- statistique descriptive uni-dimensionnelle;
- Analyse en Composantes Principales;
- Analyse des Correspondances;
- Méthodes de Classification;
- Cours de Statistiques en filière L3 MASS (2ème semestre)
Notions abordées :
- vecteurs gaussiens;
- modèle linéaire simple;
- modèle linéaire multiple;
- analyse de la variance à 1 et 2 facteurs;
- analyse de la covariance.
- Cours de Statistiques avec SAS en filière M2 IMEA option EFA (1er semestre)
Notions abordées :
- importation de données dans SAS;
- création de base de données;
- indicateurs statistiques et représentations graphiques;
- utilisation de procédures standard (univariate, proc reg, proc cluster, etc).
- Cours d'Analyse de données et méthodes de segmentation en filière M2 IMEA option SD (1er semestre)
Notions abordées :
- Statistiques descriptives de base;
- Analyse en composantes principales (avec un retour sur la diagonalisation de matrices);
- Méthodes de clustering (classification hiérarchique ascendante et k-means);
- CART.
- Cours de Bases mathématiques pour les statistiques en filière L3 Bio (2ème semestre)
(en collaboration avec F. Diener)
Notions abordées :
- Outils pour la régression linéaire : optimisation;
- Outils pour le clustering.
- Encadrement d'un mémoire de M1 IMEA
- Encadrement de stage de M2 IMEA
Et les années précédentes, j'ai dispensé les enseignements suivants :
- TD de Probabilités en filière L2 économie et gestion (1er semestre)
(associé au cours de Mr Séguret)
Notions abordées :
- Probabilités sur des ensembles finis;
- Variables aléatoires discrètes;
- Couples de variables aléatoires discrètes;
- Variables aléatoires à densité.
- Cours et TP sur les Méthodes CART avec le logiciel R en filière M2 MASS (1er semestre)
Notions abordées dans le cours :
- Arbres de décisions binaires;
- Construction de l'arbre CART maximal en classification et en régression;
- Phase d'élagage avec notion de la théorie de sélection de modèles;
- Etape de sélection finale par échantillon test ou validation croisée;
- Aspect sélection de variables avec la notion d'importance;
- Travail de recherche de Marie Sauvé et Christine Tuleau sur l'aspect sélection;
- Problèmes liés à CART (instabilité et bootstrap).
- Atelier de sélection de variable à l'aide de la méthode CART (1er semestre)
- Cours et TP de statistique en filière L2MI (2ème semestre)
Notions abordées dans le cours et les TP avec Excel :
- Variables discrètes et continues;
- Statistique descriptive (indicateurs et représentations classiques);
- Simulations de loi usuelles;
- Estimation et intervalle de confiance;
- Test.
- TP de statistique avec Excel en filière L1 MASS (2ème semestre)
Notions abordées dans les TP avec Excel :
- Variables discrètes et continues;
- Statistique descriptive (indicateurs et représentations classiques);
- Simulations de loi usuelles;
- Estimation et intervalle de confiance.
- Encadrement d'un mémoire de M1 MASS (thème : compréhension de l'algorithme du bagging et boosting)
- Encadrement de trois étudiants en stage de M2
Dans le cadre de mon poste d'ATER à temps plein (2005/2006)
effectué au sein de
l'UFR SEGMI de l'Université Paris X-Nanterre, je dispense les
enseignements
suivants :
- TP/TD d'Analyse des Données en M1 ISIFAR
avec le logiciel R (1er semestre)
(associé au cours de Karine Tribouley)
Notions
abordées :
- Utilisation du logiciel R;
- Statistique Descriptive;
- Régression linéaire et ANOVA;
- Analyse en Composantes Principales;
- Analyse Factorielle des Correspondances;
- Classification.
- TD de Statistique Inférentielle en Licence
Modélisation Mathématique, Informatique
et Applications
L3 (1er semestre) (associé au cours de Christian Léonard)
Notions
abordées :
- Lois discrètes et diffuses classiques;
- Estimateur par la méthode des moments et
estimateur du maximun de vraisemblance;
- Propriétés associées aux
estimateurs;
- Intervalle de confiance;
- Test.
- TD de Probabilité en Licence Economie et Gestion L2
(2nd semestre)
(associé au cours de Philippe Soulier)
Notions
abordées :
- Variable aléatoire discrète;
- Couple de variables aléatoires
discrètes;
- Couple de variables à
densité .
Cours/TD de Statistique descriptive en Licence
Sciences Sociales et Administration L1) (2nd semestre) (associé
au cours de Pierre-Luc Morien)
-
Notions
abordées :
- Définition des notions de population,
variables, nature d'une variable;
- Représentations graphiques;
- Fonctions de répartition;
- Indicateurs statistiaues.
Au cours de mon monitorat effectué à l'IUT de Paris 5
(2002/2005),
dans le
département Statistique et Traitement Informatique des
Données, j'ai dispensé
les enseignements suivants :
- Cours et TD de probabilité en 1ère
année
Notions
abordées :
- Lois particulières (Student, Fisher,
Chi-deux);
- Couples de Variables aléatoires
discrètes
et à densité.
- Cours et TD de simulation à l'aide de Matlab en
1ère année
Notions
abordées :
- Utilisation du logiciel Matlab;
- Représentations graphiques (fonctions,
histogrammes);
- Simulations à l'aide de la loi uniforme
usuelle
des
autres lois classiques;
- Échantillonnage.
- Encadrement de Projets de fin de 1ère année
- Partie Statistique descriptive (travail
sur un
jeu de
données);
- Partie modélisation et simulation
(déterminer des estimateurs,
convergence en probabilité,
notion de test, etc.)
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