v2.11.0 (5518)

Programmes par année - M2DS-S1 : Data Science - Semestre 1

Diplômes concernés

Composition du parcours

    MAP670C DS-télécom-1 DS-ENSAE-8 DS-ENSAE-9 ECO555 MAP654I MAP670U MAP670Q

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
DS-ENSAE-8 Geometric methods in machine learning PA - C8 Marco Cuturi
DS-ENSAE-9 Optimal Transport: Theory, Computations, Statistics, and ... PA - C8 Mathématiques appliquées Marco Cuturi
DS-télécom-1 Optimization for Data Science PA - C8 Mathématiques appliquées Pierre Ablin,
Alexandre Gramfort
ECO555 Théorie des jeux PA - C5 Economie UE de base, UE d'approfondissement. Bruno Ziliotto
MAP654I Practical introduction to machine learning Cours scientifiques Mathématiques appliquées Rémi FLAMARY,
Ekhine IRUROZKI
MAP670C Reinforcement Learning (M2DS) PA - C5 Mathématiques appliquées Erwan Le Pennec
MAP670Q Machine Learning PA - C8 Mathématiques appliquées Stéphan CLEMENCON,
Myrto Limnios
MAP670U Monte Carlo Methods: from MCMC to Data -based Generative ... PA - C8 Mathématiques appliquées Randal Douc,
Alain Durmus,
Emmanuel Gobet
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