Doctorat en statistique
CDD · Thèse · 36 mois Bac+5 / Master Conservatoire National des Arts et Métiers, Laboratoire Cedric · Paris (France)
Mots-Clés
classification non-supervisée données hétérogènes données massives données fonctionnelles données manquantes océanographie
Description
Thèse académique portant sur le clustering de données fonctionnelles avec application à l'océanographie. Voir détail dans l'offre. La thèse pourra débuter dans les deux mois succédant le recrutement du candidat retenu.
Candidature
Procédure : Les dossiers de candidatures devront être composés d’un cv détaillé, présentant l'adéquation du candidat par rapport au sujet, d’une lettre de motivation mettant en évidence les raisons de la candidature, ainsi que des relevés de notes associés au diplôme le plus élevé. Le dossier pourra être accompagné de lettres de recommandation. Ces éléments devront être transmis par mail aux trois adresses suivantes : vincent.audigier@cnam.fr ; feriel.bouhadjera@lecnam.net ; n-deye.niang_keita@cnam.fr
Date limite : 4 novembre 2024
Contacts
Vincent Audigier
viNOSPAMncent.audigier@cnam.fr
https://maths.cnam.fr/IMG/pdf/these_cnam_shom_clustering.pdf
Offre publiée le 19 septembre 2024, affichage jusqu'au 4 novembre 2024