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1 - Enseignement 2 - Recrutement 3 - Responsable Candidatures 2017-2018 Contacts

Informations
1. Tronc commun 2. Parcours proposés en 2017-2018 3. Sujets de stage Partenariat

2. Parcours proposés en 2017-2018 - 1. Parcours Modélisation, Calcul, Aide à la décision

Parcours Modélisation, Calcul, Aide à la Décision (200h)

Méthodes numériques avancées pour la résolution des équations aux dérivées partielles (85h)
Méthode de volumes finis pour les EDP elliptiques 2D. Application à la résolution des équations de transport, des équations hyperboliques linéaires et non-linéaires, et des équations de Stokes et Navier-Stokes incompressibles.
Aspects théoriques et pratiques de l'approximation non-conforme par éléments finis (maillages non-conformes, "discontinuous Galerkin"). Application aux problèmes elliptiques 2D.
Étude de la méthode de dvcomposition des domaines. Formulation multi-domaine des problèmes elliptiques, opérateur de Steklov-Poincaré. Méthodes des sous-structures. Complément de Schur. Méthode de Schwarz avec et sans recouvrement des domaines.
Travaux pratiques avec un langage de script (Matlab/Octave/Python), des logiciels de mécanique des fluides (Fluent et Openfoam), et séance de calcul parallèle avec MPI (Message Passing Interface).

Modélisation statistique, analyse des données, apprentissage (85h)

Modèles linéaires généralisés.
Méthodes d'analyse factorielle: analyse en composantes principales, analyses de tableaux multiples, analyses des correspondances simples et multiples, analyses canoniques.
Méthode de classification non supervisée : classification ascendante hiérarchique, méthodes des centres mobiles et des nuées dynamiques, modéles de mélange, algorithme EM, k-means séquentiel.
Apprentissage statistique : arbres de segmentation et de régression, forêts aléatoires, analyse factorielle discriminante, méthodes géométriques et bayesiennes de classification supervisée, SVM, validation croisée, bootstrap, sélection de modèles.
Logiciels SAS et SPAD.

Programmation scientifique avancée (30h) (au choix)
Contraintes liées aux problèmes de grande taille.
Environnement de programmation compilée sous Linux.
Interfaçage entre Linux et un langage compilé.
Interfaçage entre calcul et visualisation.

Statistique appliquée au domaine médical (30h) (au choix)
Les différents types d'Études en médecine.
La recherche clinique (essai thérapeutique).
Les analyses de survie (données censurées).
Des applications de la modélisation en médecine et en biologie.
Bibliographie médicale : recherche et analyse d'articles médicaux.

Mathématiques financières (30h) (au choix)
Gestion optimale de portefeuilles.
Instruments financiers et arbitrage.
Les modèles discrets.
Introduction au mouvement brownien et au modèle de Black et Scholes.

Visualisation et gestion de masses de données (34h) (au choix)
- Volet Visualisation de Données (10h)
Méthodes et outils pour la visualisation de données complexes, par exemple massives ou hautement interconnectées.
- Volet Gestion de Masse de Données (24h)
Accés optimisé à différents types de sources de données (base de données relationnelles, données XML/JSON, systême de fichiers texte, service web, base de données non relationnelles (NoSQL), indexation de textes).
Transformation de données notamment à l'aide de vocabulaires contrôlés (par exemple, format RDF), méthode de gestion de données manquantes.
Intégration de données: entrepôt et systême fédéré
Traitement des masses de données (introduction à la distribution de processus avec MapReduce)



Date de création : 04/11/2015 @ 11:18
Dernière modification : 03/04/2017 @ 16:40
Catégorie : 2. Parcours proposés en 2017-2018
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