Descriptif des cours
UE fondamentales 5
Ects : 2
Enseignant responsable :
- MARTON FARKAS
- STEPHAN MINNICH
- CATHERINE BOILLOT-PATTERSON
Volume horaire : 18
- Graph algorithms
Graph algorithms
Ects : 4
Enseignant responsable :
Volume horaire : 36
Description du contenu de l'enseignement :
This course, taught in english, covers the fundamentals of graph theory, its applications in computer science and operations research, and the most important graph algorithms. The focus is on the theoretical analysis of algorithms with performance guarantees. Topics covered include :
- Undirected and directed graph fundamentals and representation - Graph Traversal Algorithms (BFS, DFS) - Shortest Path Algorithms - Minimum Spanning Trees - Minimum Cut
Compétences à acquérir :
Algorithm design and analysis for graph problems.
Mode de contrôle des connaissances :
Midterm (partiel) and a final exam.
- Statistical modelling
Statistical modelling
Ects : 6
Enseignant responsable :
Volume horaire : 49.5
Description du contenu de l'enseignement :
- Statistics, the what and why - Probabilistic models for statistics - Glivenko-Cantelli theorem, Monte Carlo principles, and the bootstrap - Likelihood function, statistical information, and likelihood inference - Bayesian inference
Pré-requis recommandés :
A first course in (continuous) probability theory covering standard distributions, expectations, limit theorems, and conditional distributions
Pré-requis obligatoire :
A first course in (continuous) probability theory covering standard distributions, expectations, limit theorems, and conditional distributions
Compétences à acquérir :
This course is the first part of the two L3 statistics courses. It covers the fundamentals of parametric statistics, both from mathematical and methodological points of view, with some forays into computational statistics. The main theme is that modelling is an inherent part of the statistical practice, rather than an antecedent to the statistical step. Data may be a given, while models almost never are. This means one should keep a critical eye about models and develop critical tools to assess their adequation. Including, first and foremost, an assessment by simulation (Monte Carlo) methods. The course is entirely in English, except for the partial and final exams. Some practicals (TP) will be included, covering R language programming and applications to the bootstrap and Monte Carlo methodologies.
Mode de contrôle des connaissances :
Mid-term exam and final exam, potentially completed by quizzes and projects along the semester
Bibliographie-lectures recommandées
Casella and Berger (1989) Statistical Inference. Duxbury.
UE fondamentales 6
Ects : 2
Enseignant responsable :
- STEPHAN MINNICH
- MARTON FARKAS
- CATHERINE BOILLOT-PATTERSON
Volume horaire : 18
Formation année universitaire 2025 - 2026 - sous réserve de modification
Modalités pédagogiques
La formation démarre en septembre, dont la présence en cours est obligatoire. Les enseignements de la Dauphine-Licence Informatique des organisations sont organisés en semestres 5 et 6. Le semestre 5 comporte 30 ECTS d’UE fondamentales. Le semestre 6 comporte 30 ECTS d’UE fondamentales et une UE optionnelle.
Stages et projets tutorés
Stage non obligatoire.
Des programmes nourris par la recherche
Les formations sont construites au contact des programmes de recherche de niveau international de Dauphine, qui leur assure exigence et innovation.
La recherche est organisée autour de 6 disciplines toutes centrées sur les sciences des organisations et de la décision.
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