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Master MIDO mention MMD - Mathématiques Appliquées                                                                  M2 Spé...
Buts  La formation TSI vise ` garantir une expertise dans le traitement                           a  quantitatif de l’info...
Organisation   Les cours propos´s couvrent les diverses branches des statistiques                     e   math´matiques (b...
Connaissances et comp´tences vis´es                     e          e      Capacit´s ` analyser, impl´menter et critiquer l...
Cours donn´s ` Paris-Dauphine U. [          e a                                   5]      Bayesian case studies      Bayes...
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International       Certains cours sont en anglais, en particulier ceux donn´s par                                        ...
Stage ou m´moire?          e  Un stage d’initiation ` la recherche au sein d’un laboratoire de                        a  l...
Stage ou m´moire?          e  Quelques exemples      ORANGE : charg´ d’´tudes et d’analyses statistiques.                 ...
Inscriptions   Dossier t´l´chargeable sur            ee   http://www.mido.dauphine.fr/admissions-exterieures-2013-   2014....
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Presentation du Master 2 TSI

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transparents d'une présentation de mon master aux étudiants de l'ENSAE le 11 avril 2013

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Presentation du Master 2 TSI

  1. 1. Traitement Statistique de l’Information (TSI) Universit´ Paris-Dauphine et ENSAE e Responsable Christian P. Robert Secr´taire Dani`le Daubard e e
  2. 2. Master MIDO mention MMD - Mathématiques Appliquées M2 Spécialité TSI-M Traitement Statistique de llnformation - Mathématiques Responsable : Christian Robert co-habilitée Ecole Nationale de la Statistique et de lAdministration Économique 9 cours à valider (soit 36 crédits ECTS)Cours dispensés à 2012/2013 La formation vise à garantir une expertise dans lelUniversité Paris-Dauphine traitement quantitatif de linformation, de manière à asseoir les décisions et analyses de jeux de données surAu moins 5 cours (20 ECTS) à valider dans la liste ci-dessous des principes scientifiques que ce soit au niveau de la collecte des données , de lanalyse et de lutilisation de ces données dans des environnements spécifiques. Elle a pour but de former des statisticiens de haut * Calcul stochastique niveau qui se destinent soit à la recherche universitaire, soit à la recherche dans des centres industriels, soit à * Processus à sauts des postes de direction scientifique en entreprise. * Bayesian non parametric statistics * EDSR et méthodes de Monte-Carlo pour les options américaines * Hidden Markov models and particle methods * Bayesian case studies Cours dispensés à lENSAE * Data mining supervisé Possibilité de valider au maximum 4 cours (16 ECTS) dans la liste ci-dessous * Reading seminar on classics * Introduction aux méthodes statistiques pour la biologie moléculaire * Modèles statistiques dynamiques à variables cachées * Modèles GARCH et à volatilité stochastique * Econométrie de la valorisation d’actifs * Méthodes statistiques en finance Cours de formation par la recherche * Apprentissage et data mining au CREST * Copules et applications * Apprentissage statistique * Mesure des risques Stage * Macroéconométrie * Bayesian statistics Un stage dinitiation à la recherche au sein dun laboratoire de luniversité (CEREMADE, LISE), dune autre université, dun institut de recherche (CREST, INRIA, INRA, INSERM, TSI-ENST, IFREMER...) ou dun laboratoire de recherche privé (banques, assurances, EDF...). Sa durée est de 10 semaines minimum. Ce stage donne lieu à la rédaction dun rapport. La validation du stage équivaut à 24 ECTS. www.mido.dauphine.f r Place du Maréchal de Lattre de Tassigny - 75775 Paris cedex 16 Contact : D. Daubard 01 44 05 46 76 -
  3. 3. Buts La formation TSI vise ` garantir une expertise dans le traitement a quantitatif de l’information (TSI), de mani`re ` asseoir les e a d´cisions et analyses de jeux de donn´es sur des principes e e scientifiques que ce soit au niveau de la collecte des donn´es, de e l’analyse et de l’utilisation de ces donn´es dans des environnements e sp´cifiques. Elle a pour but de former des statisticiens de haut e niveau qui se destinent ` la recherche universitaire a ` la recherche dans des centres industriels a ` des postes de direction scientifique en entreprise a
  4. 4. Organisation Les cours propos´s couvrent les diverses branches des statistiques e math´matiques (bay´sien, non-param´trique, processus, extrˆmes) e e e e et appliqu´es (r´seaux bay´siens, classification, simulation, mod`les e e e e hierarchiques, biostatistique). D’une grande flexibilit´, le M2 TSI e offre aussi la possibilit´ de suivre des cours de statistique de 3i`me e e ` l’ENSAE et dans les autres sp´cialit´s de la mention, mˆme si a e e e l’´tudiant(e) doit garder une certaine coh´rence dans son cursus. e e Trois voies th´matiques sont propos´es : e e statistique math´matique, e outils statistiques de la finance Biostatistique.
  5. 5. Connaissances et comp´tences vis´es e e Capacit´s ` analyser, impl´menter et critiquer les mod`les e a e e standard de la Statistique param´trique, de la conception ` e a l’exploitation des sorties num´riques e Aptitude ` d´velopper de nouveaux mod`les statistiques dans a e e des situations nouvelles par la connaissance de familles de lois g´n´rales et d’outils statistiques adaptatifs (analyse e e non-param´trique, bay´sienne hi´rarchique, machine learning, e e e data mining) Comp´tences num´riques pour la mise en oeuvre et le test de e e ces nouveaux mod`les. e Expertise statistique sur la fiabilit´ des r´sultats fournis e e Maˆıtrise des outils de calcul les plus actuels (Monte Carlo, MCMC, diffusions, EDPS) pour l’approximation d’objets stochastiques complexes et la validation de syst`mes e
  6. 6. Cours donn´s ` Paris-Dauphine U. [ e a 5] Bayesian case studies Bayesian data analysis Bayesian non parametric statistics Calcul stochastique Data mining supervis´ e EDSR et m´thodes de Monte-Carlo pour les options e am´ricaines e Hidden Markov models and particle methods Processus ` sauts a Reading seminar on statistical classics cours MASEF cours OFPR, CREST
  7. 7. Cours donn´s ` ENSAE-ParisTech [ e a 4] Apprentissage et data mining Bayesian statistics Econom´trie de la valorisation d’actifs e Introduction aux m´thodes statistiques pour la biologie e mol´culaire e Macro´conom´trie e e M´thodes statistiques en finance e Mod`les statistiques dynamiques ` variables cach´es e a e Mod`les GARCH et ` volatilit´ stochastique e a e Mod`les statistiques dynamiques ` variables cach´es e a e Introduction aux m´thodes statistiques pour la biologie e mol´culaire e plus cours OFPR, CREST
  8. 8. International Certains cours sont en anglais, en particulier ceux donn´s par e des visiteurs ´trangers (e.g., Andrew Gelman, Columbia U., e Fall 2013) ´ Echanges avec La Sapienza Universit` di Roma, U. Aut´noma a o de Madrid, Helsingin Yliopisto, Warwick University Th`ses en co-tutelle avec QUT Brisbane, U. La Sapienza e Roma, Warwick University, &tc.
  9. 9. Stage ou m´moire? e Un stage d’initiation ` la recherche au sein d’un laboratoire de a l’universit´ (CEREMADE, LISE), d’une autre universit´, d’un e e institut de recherche (CREST, CNRS, INRIA, INRA, INSERM, IFREMER...) ou d’une entreprise (banques, assurances, EDF...). Sa dur´e est de 10 semaines minimum. Ce stage donne lieu ` la e a r´daction d’un rapport. La validation du stage ´quivaut ` 24 e e a ECTS.
  10. 10. Stage ou m´moire? e Quelques exemples ORANGE : charg´ d’´tudes et d’analyses statistiques. e e BNP Parisbas : simulation des risques Pricing Partners : Valorisation de produits d´riv´s. e e Soci´t´ G´n´rale : Trader assistant. ee e e CREST/INSEE : Mod`les log- Garch. e NATIXIS : Mod`les credit/equity - liquidit´. e e KPMG : Participation active et op´rationnelle ` des missions e a d’audit financier dans des secteurs d’activit´s vari´es. e e GT ENSAE (plus travail personnel)
  11. 11. Inscriptions Dossier t´l´chargeable sur ee http://www.mido.dauphine.fr/admissions-exterieures-2013- 2014.html Dates limites 1. 27 juin 2013 (r´sultats 8 juillet) e 2. 5 septembre 2013, suivant places disponibles (r´sultats 16 e septembre)

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