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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 :

TD de Probabilités en filière L2 économie et gestion (1er semestre)
(associé au cours de Mr Séguret)
Notions abordées :
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 :

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);

Loi des grands nombres;

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