• Mise en œuvre d’algorithmes pour la conception d’indicateurs de
collaboration sur des documents textes (NLP)
• Création d’un modèle de réseau de neurones pour l’extraction de
formules mathématiques dans des documents textes
• Conception et mise en œuvre de tableaux de bords
• Former des étudiants vers l’obtention de leur diplôme dans les 3
parcours : Data Scientist, Data Analyst et Data Engineer
• Contribué à la communauté en répondant aux questions des
étudiants et en partageant ses connaissances et son expertise.
• Enseignement en Statistiques et en Machine Learning
• Chercheur au sein du LITIS
• Encadrement d’un étudiant en M2 pour son projet de fin d’étude
Semestre 1 :
- CM de statistiques (12h). 4ème année, génie mathématiques.
- TD-TP de statistiques (R, 36h). 4ème année, génie mathématiques.
- TD-TP d’analyse numérique (Matlab, 21h). 3ème année, architecture des système d’information.
- Remise à niveau mathématiques (14h). Master professionnel en sciences des données.
- Remise à niveau mathématiques (21h). 3ème année, architecture des système d’information.
Semestre 2 :
- TD-TP de statistiques (R, 42h ), 3ème année, génie mathématiques.
- TD-TP de statistiques (Matlab, 18h). 3ème année, architecture des système d’information.
• Estimation de la matrice d’échelle : application en gestion de
portefeuille (finance) et en classification automatique
• Publication d’articles dans des revues internationales
ACADÉMIQUE
PUBLICATIONS
- A.M. ********, F. Mezoued and D. Fourdrinier. Scale matrix estimation of an elliptically symmetric distribution in high and low dimensions.
Soumis à : Journal of Multivariate Analysis.
- A.M. ********, F. Mezoued and D. Fourdrinier. Scale matrix estimation under data-based loss in
high and low dimensions.
Soumis à : JDS 2020.
COMMUNICATIONS
- The International Conference on Applied Analysis and Mathematical Modeling, IstanbulTurkey. 20-23 Juin 2018. Présentation orale : Covariance matrix estimation of an elliptically
symmetric distribution.
- First TASSILI workshop on Shrinkage Estimation and Data Science, INSA Rouen Normandie,
21 décembre 2019. Présentation orale : Improved estimation of a covariance matrix.