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Enseignement

Data Mining (DUT Statistique et Informatique Décisionnelle)

Notes de cours :
Introduction
Classification supervisée - Méthode des k plus proches voisins
Classification supervisée - Évaluation
Classification supervisée - Régression logistique et régularisation
Classification supervisée - Classifieur bayésien naïf
Classification non supervisée - Méthode des k moyennes
Réduction de dimension - Analyse en composantes principales

Techniques de gestion pour la décision (DUT Statistique et Informatique Décisionnelle)

Travaux dirigés :
Ajustement linéaire et corrélation linéaire
Calcul des coefficients de la droite des moindres carrés
Optimisation par programmation linéaire

Développement d'applications décisionnelles (DUT Statistique et Informatique Décisionnelle)

Supports de cours :
Introduction au génie logiciel, modélisation des besoins et modélisation des données avec UML
Rappels en programmation et en requêtage de de données avec avec VBA et SQL
Travaux dirigés :
Diagrammes des cas d'utilisation - Études de cas
Diagramme de classes - Étude de cas

Calculs statistiques et calcul d'indicateurs (LP Logistique Globale)

Notes de cours:
Statistique descriptive univariée - Rappels
Statistique descriptive bivariée - Bases

Théorie des graphes (Master Sciences Cognitives)

Supports de cours :
Introduction, définitions et concepts fondamentaux
Définitions et concepts fondamentaux, quelques démonstrations
Représentation d'un graphe
Parcourir un graphe
Parcours en largeur, parcours en profondeur
Problème de flot maximal, application à la modélisation de conflits dans un réseau social

Programmation orientée objet (Master Informatique)

Sujet du projet :
Arbres quadratiques pour la compression d'image