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Traitement Statistique de l’Information (TSI)
    Universit´ Paris-Dauphine et ENSAE
             e

          Responsable Christian P. Robert
            Secr´taire Dani`le Daubard
                e          e
Master MIDO mention MMD - Mathématiques Appliquées
                                                                  M2 Spécialité TSI-M


              Traitement Statistique de l'lnformation - Mathématiques
                                                      Responsable : Christian Robert
                                  co-habilitée Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique
                                                       9 cours à valider (soit 36 crédits ECTS)

Cours dispensés à                                                   2012/2013             La formation vise à garantir une expertise dans le
l'Université Paris-Dauphine                                                               traitement quantitatif de l'information, de manière à
                                                                                          asseoir les décisions et analyses de jeux de données sur
Au 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 l'analyse et de l'utilisation 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 l'ENSAE
                   * 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 d'initiation à la recherche au sein d'un laboratoire de l'université (CEREMADE, LISE), d'une autre université, d'un institut de recherche (CREST, INRIA,
 INRA, INSERM, TSI-ENST, IFREMER...) ou d'un laboratoire de recherche privé (banques, assurances, EDF...). Sa durée est de 10 semaines minimum. Ce stage donne
 lieu à la rédaction d'un 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 -
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
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.
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
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
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
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.
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.
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)
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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Presentation du Master 2 TSI

  • 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. Master MIDO mention MMD - Mathématiques Appliquées M2 Spécialité TSI-M Traitement Statistique de l'lnformation - Mathématiques Responsable : Christian Robert co-habilitée Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique 9 cours à valider (soit 36 crédits ECTS) Cours dispensés à 2012/2013 La formation vise à garantir une expertise dans le l'Université Paris-Dauphine traitement quantitatif de l'information, de manière à asseoir les décisions et analyses de jeux de données sur Au 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 l'analyse et de l'utilisation 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 l'ENSAE * 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 d'initiation à la recherche au sein d'un laboratoire de l'université (CEREMADE, LISE), d'une autre université, d'un institut de recherche (CREST, INRIA, INRA, INSERM, TSI-ENST, IFREMER...) ou d'un laboratoire de recherche privé (banques, assurances, EDF...). Sa durée est de 10 semaines minimum. Ce stage donne lieu à la rédaction d'un 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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)