Courses in English

Data Analysis (2016-2024) - ISEP

Data analysis is the process of exploring raw data and making sense of them using various statistical and Machine Learning tools. The process includes cleaning the data, as well as transforming and modeling them with the goal of finding useful knowledge. As a field at the cross between Mathematics and Computer Science, data analysis is used in many research fields as well as in several industries where it helps to reach enlighted decisions.

In this course, I introduce several key tools from data analysis: This course first covers some basic elements of statistic that are useful to analyse numerical data (univariate, bivaritate and multivariate statistics, estimates, and confidences intervals). It also explains how to deal with different types of data : numerical, binary, categorical, text data and time series, all the whil providing specific tools for each type of data. This course also gives some important elements of data visualization including techniques such as PCA, ISOMAP, LLE and t-SNE that are useful to visualize high dimensional data. And finally, 2 lectures are given about clustering and classification and can be seen as a brief introduction to Machine Learning and its most basic methods and concepts.


Introduction to Data Stream Processing (2018-2024) - UPSaclay & IPP

This lecture is part of a course I give in the Data Science Master of Paris Polytechnic Institute and is an introduction to the main concepts of datastream processing, and in particular difficulties that may arise when one try to do clustering on data streams. Other key elements and tools such as Kafka are covered by other colleagues that participate in the same course. The courses I teach are the following:


Cours en Français

Introduction à la science des données (2023-2024) - ISEP

Ce cours destiné aux étudiants en première année de classe préparatoire intégrée est une introduction à la science des données. Les concepts présentés vont des statistiques descriptives à la visualisation de données et sont appliqués en langage Python sous Jupyter Notebook sur des jeux de données couvrant toutes sortes de sujets : médecine, pharmacologie, biologie, sciences sociales, astrophysique, histoire, génétique, etc.


Algorithmique et Java (2016-2018) - ISEP

Ce cours est une introduction aux différents concepts d'algorithmique avec le langage Java comme support. Les différents cours proposent une approche progressive de l'algorithmique en commençant par de la méthodologie : compréhension du problème, découpage en taches, écriture de pseudo-code, et réflexion sur les structures à utiliser. Le langage Java et les notions de conceptions UML qui y sont liés sont introduits en parallèle à la méthodologie avec de nombreux exemples pour résoudre des problèmes algorithmiques classiques (algorithmes de tris, gestions des listes et piles, etc.).


Programmation Web et SQL (2014-2015) - UP13

Ce cours propose à des étudiants novices en informatique d'apprendre à maîtriser des technologies et langages simples pour faire facilement sont premier site web : Les bases de données avec MySQL, HTML/CSS et quelques notions de JavaScript, ainsi que PHP comme premier langage de programmation web.