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