Partenariat et Accréditation

Formation en partenariat avec Dauphine CEREMADE

 

L'Université Paris-Dauphine est accréditée

Modalités pédagogiques et corps enseignant de l'Executive Master Statistique & Big Data

 

Les enseignements

La formation repose sur 32 cours, chacun de durée variable, répartis en 3 modules de niveau progressif. Au delà des exposés et des exercices développés au sein de chacun des enseignements, les auditeurs auront à préparer des études de cas et des exercices entre les séances.

 

Pour la plupart des cours, des illustrations sur jeux de données artificielles et réelles seront proposées et il sera donc important pour les auditeurs de disposer d’un ordinateur portable pour chaque séance. Les intervenants s’assureront que les auditeurs disposeront des logiciels nécessaires mis à jour. Les auditeurs auront accès au cluster informatique du CEREMADE pour les cours qui le nécessitent.

 

La diversité des pratiques professionnelles et le développement de la recherche en statistique imposent que les auditeurs assurent un travail d’analyse et de synthèse sur la base d’une bibliographie préparée par les responsables de la formation, ainsi que des recherches documentaires.

 

Les cours auront lieu pendant 3 heures en fin de journée une fois par semaine (Le mardi de 18h00 à 21h00) ainsi qu’une journée par mois (Le jeudi de 8h30 à 18h30). Cette organisation permet :

  • aux auditeurs de poursuivre sans difficulté particulière leurs engagements professionnels avec un seul jour d’absence par mois au sein de leur entreprise,
  • à l’Université Paris Dauphine une gestion simplifiée de ses locaux dans la mesure où la grande partie des cours se dérouleront en fin de journée.

Les intervenants de la formation

 

Le programme est dirigé par Robin Ryder, maître de conférences au sein de l’Université Paris Dauphine-PSL et spécialiste de la statistique computationnelle.

 

L’équipe pédagogique est composée d’enseignants-chercheurs de Dauphine-PSL, de professionnels et d’enseignants-chercheurs extérieurs :

 

  • Michael Bensoussan (Professionnel, Drivy)
  • Tristan Cazenave (PR, Université Paris Dauphine-PSL)
  • Gaëlle Chagny (CNRS, Université de Rouen)
  • Julien Chiquet (Chercheur INRA)
  • Dario Colazzo (PR, Université Paris Dauphine-PSL)
  • Laetitia Comminges – MCF (Université Paris Dauphine-PSL)
  • Céline Duval (MCF, Université Paris-Descartes)
  • Guillaume Desgens-Pasanau (Magistrat, anciennement à la CNIL)
  • Romual Élie (PR, Université Paris-Est)
  • Faouz El Fassi (Professionnel, Drivy)
  • Jonathan El Methni – MCF (Université Paris Descartes)
  • Pierre Fisz (Professionnel, Société Générale)
  • Agathe Guilloux (PR, Université d'Évry)
  • Maude Manouvrier (MCF, Université Paris Dauphine-¨PSL)
  • Camille Marini (Professionnelle, Machine Learning pour la santé)
  • Paul Ngobo (PR, Université Paris Dauphine-PSL)
  • Vincent Rivoirard - PR (Université Paris Dauphine-PSL)
  • Angelina Roche (MCF, Université Paris Dauphine-PSL)
  • Fabrice Rossi (PR, Université Panthéon-Sorbonne)
  • Robin Ryder – MCF (Université Paris Dauphine)
  • José Trashorras – MCF (Université Paris Dauphine-PSL)
  • Georges Uzbelger (Professionnel, IBM)

Contact

Responsables de la formation
M. Robin Ryder
Maître de Conférences en mathématiques appliquées
Université Paris-Dauphine

 

Contact
Anne-Cécile Chauveau
Tél. 01 44 05 48 25
big-data@dauphine.fr 

 

Université Paris-Dauphine
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny
75 775 Paris Cedex 16

Actualités


Prochaine rentrée
Janvier 2020

 

Inscriptions
Veuillez contacter
big-data@dauphine.fr