Stéphan Clémençon

Professeur en mathématiques appliquées et apprentissage statistique

Repères biographiquesShort Biography

Stephan Clémençon effectue ses travaux de recherche en mathématiques appliquées au sein du laboratoire LTCI de Télécom Paris. Il y anime l’équipe de recherche S2A (Statistiques et Applications). Ses thématiques de recherche se situent principalement dans les domaines de l’apprentissage statistique, des probabilités et des statistiques. Il est responsable du Mastère Spécialisé « Big Data » à Télécom Paris. Il a été titulaire de la chaire industrielle « Machine Learning for Big Data » de 2013 à 2018 et s’investit à présent activement au sein de la chaire « Data Science and AI for Digitalized Industry and Services ».

 

 

Recrutements en cours

Doctorants, Post-Doc, stages de Master à Télécom Paris : contactez-moi par mail.


Activités : enseignement, recherche, projetsActivities : Teaching, Research, Projects

Parcours académique

Avant de rejoindre Télécom Paris, Stephan Clémençon a travaillé comme enseignant-chercheur à l’Université Paris X (2000-2005) et chercheur dans l’unité de recherche INRA Met@risk (2005-07). Il a également été membre du laboratoire LPMA (Modélisation Stochastique et Probabilité) des Universités Paris 6 et Paris 7 UMR CNRS N° 7799. Il a reçu sa formation universitaire à l’Université Paris 7 Denis Diderot (Doctorat en Mathématiques Appliquées, en visite au Département de Statistique de l’Université de Stanford, 1997-1998).

Ses principales contributions de recherche sont dans les domaines de l’apprentissage machine, des processus stochastiques et de la statistique non paramétrique. Stephan Clémençon a également un goût immodéré pour la modélisation stochastique et la statistique appliquée dans divers domaines d’application, allant de la finance quantitative aux biosciences, en passant par le traitement du signal et des images.

Enseignement

Télécom Paris

Martingale Theory – MACS 203
Machine Learning – MDI 343
Advanced Machine Learning – INFMDI 341
Advanced Nonparametric Statistics SD-TSIA 205
Meetup Big Data – INFMDI 722
Projects Big Data – INFMDI 780

Ensae Paris

Advanced Techniques in Statistical Learning

Université Paris Diderot – M2MO

An Introductory Course to Statistical Learning

ENS Paris Saclay – MVA

Probability and Stochastic Processes – Refresher course

Corps des Mines

Pesto IoT
AI Initiative – Learning Expedition

Ecole Polytechnique – Master Data Science

Machine Learning: From Theory to Practice – MDI 926

ENPC ParisTech – Post Master degree Smart Mobility

A Tour of AI for Mobility Data/Applications


PublicationsPublications
Interrogation du serveur HAL en cours...Waiting for HAL server...

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