Jeunes Chercheurs Associés

Nos chercheurs spécialisés en analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales

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Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
Tiffany D

Tiffany D

Docteur·e - Génomique/bioinformatique

Auvergne-Rhône-Alpes

Docteure en génomique/bioinformatique du cancer, je suis passionnée par l'enseignement et la recherche en santé, avec pour but d’améliorer la prise en charge des patients atteins d'un cancer. Diplômée d'une licence et d'un master de l'université Lyon 1 en génomique évolutive et bioinformatique, j'ai par la suite validé un master à l'ENS de Lyon en informatique théorique et modélisation des systèmes complexes. J'ai ensuite eu la chance d'effectuer ma thèse dans un laboratoire de génétique du cancer au Centre International de Recherche sur le Cancer (CIRC/WHO), à Lyon, que j'ai obtenue en 2019. Mes travaux se basaient sur le développement et l'application de méthodes de calculs appliquées au données de séquençage NGS dans le cadre de la détection précoce des cancers à partir de biopsies liquides. J'ai ensuite intégré jusqu'en Janvier 2023 un laboratoire de l'IRB à Barcelone en Espagne en tant que chercheuse post-doctorante, avec l'objectif de comprendre comment des mécanismes endogènes et exogènes peuvent impacter les processus mutationnels de l'ADN dans les tissues, et conduire à des cancers.

  • Biologie moléculaire, génétique, épigénétique, génomique
  • Cancer, tumeurs, oncologie, cancérologie
  • Bioinformatique
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
Anaïs T

Anaïs T

Doctorant·e - Écologie, géographie environnementale

Auvergne-Rhône-Alpes | Bourgogne-Franche-Comté

Doctorante chercheuse en géographie physique, mon sujet de thèse me permet de suivre l'évolution des communautés de diatomées fossiles, et de reconstruire l'histoire environnementale de mes sites d'études. D'autres disciplines telles que la palynologie et la sédimentologie me permet d'affiner mes résultats. Ma thèse me permet également d'établir un état écologique actuel dans les lacs étudiés et de suivre les conditions abiotiques de ses sites à travers la température, l'oxygène, la concentration en anion et cation ... Je cherche également à développer mes compétences sur le groupe d'algue des chrysophytes.

  • Paléo-environnements, paléobiodiversité, paléo-écologie
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
  • Reliefs, érosion, géomorphologie
  • Stratigraphie, sédimentologie

Mariam B

Doctorant·e - Sciences économiques

Hauts-de-France | Île-de-France

Doctorante en économie

  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
  • Banques, institutions financières
  • Services (économie) (objet d'étude)
  • Développement (économie, sciences politiques)

Aubin N

Docteur·e - Sciences de la matière, Biophysique

Provence-Alpes-Côte d'Azur

Curieux et ouvert sur le monde, j'aime me former à l'utilisation de nouveaux outils et à des enjeux aussi bien scientifiques (sciences des matériaux : polymères & bois, environnement et écologie) que sociaux (patrimoine, transports, solidarité internationale). Mon importante expérience bénévole en tant que président de l'association MUST (Marseille United Sports pour Tous.tes), m'a permis de développer des compétences de gestion de projet (évènementiel, relation avec les collectivités), et d'équipe (+de 450 adhérent.es dont + de 50 bénévoles). Aujourd'hui je suis à la recherche d'un poste en tant qu'ingénieur de recherche ou d'analyste de données.

  • Plantes, végétaux, botanique, biologie végétale
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
  • Biophysique, physique du vivant
  • Biomécanique
Arnaud D

Arnaud D

Doctorant·e - Mathématiques appliquées

Auvergne-Rhône-Alpes

J’effectue une thèse de mathématiques appliquées intitulée "Vers une compréhension mathématique des réseaux neuronaux profonds par une analyse champ moyen" depuis octobre 2020, et que je soutiendrai en septembre 2023, au laboratoire de mathématiques Blaise Pascal de l’Université Clermont Auvergne. L’objectif de cette thèse est d’étudier de manière théorique l’optimisation des paramètres des réseaux de neurones utilisés en apprentissage supervisé, dont la remarquable efficacité prédictive est encore mal comprise mathématiquement. L’approche champ moyen - utilisée dans l’étude de systèmes de particules - permet de simplifier l’analyse de ces algorithmes grâce à une convexification de la fonction de coût, dans le cas où le nombre de neurones sur la couche cachée tend vers l’infini. L’analyse de l’équation différentielle obtenue dans ce régime limite permet notamment d’obtenir des résultats de convergence en temps long vers un minimum global de la fonction de coût. L’approximation faite par le processus limite est alors analysée avec précision par un théorème central limite afin de quantifier la pertinence de l’approximation champ moyen.

  • Intelligence artificielle (IA), systèmes experts, apprentissage automatique (machine learning), réseaux de neurones, apprentissage profond (deep learning), systèmes multi-agents
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales
  • Théorie des probabilités, théorie de la mesure (mathématiques)
  • Processus aléatoires, stochastiques, calcul stochastique, séries temporelles (probabilités)
Manon F

Manon F

Docteur·e - Sciences Animales

Bretagne | Pays de la Loire

J'ai toujours été intéressée par l'étude des sciences animales appliquée aux espèces d'élevage. Au cours de ma formation, j'ai développé un fort intérêt à évaluer le bien-être animal pour proposer des solutions afin d'améliorer leurs conditions d'élevage. Je suis ingénieure agronome de formation (diplômée de Bordeaux Sciences Agro) et j'ai poursuivi en thèse au sein d'INRAE. Dans ma vie personnelle, je suis passionnée de musique et de danse classique.

  • Agroécosystèmes, agronomie, cultures, élevage, milieux pastoraux
  • Animaux, zoologie, biologie animale
  • Comportement animal, éthologie, communication animale
  • Analyse statistique de données, analyse factorielle, en composantes principales