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Équipe de recherche :Research Team:
Signal, Statistique et Apprentissage (S2A)Signal, Statistics and Learning (S2A)
Laboratoire :Laboratory:
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI)Information Processing and Communication Laboratory (LTCI)
Département :Department:
Image, Données, Signal (IDS)Image, Data, Signal (IDS)
Stephan Clémençon is a full professor at Télécom Paris, Institut Mines-Télécom, and head of the S2A Research Team (Statistics and Applications). He carries out his research activity in applied math in the Télécom Paris LTCI Lab. His research topics are mainly related to machine learning, probability and statistics. He is in charge of the Big Data Post-Master Degree at Télécom Paris. He held the Machine Learning for Big Data Chair from 2013 to 2018 and is now deeply involved in the « Data Science and AI for Digitalized Industry and Services » research chair.
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Background
Before coming to Télécom Paris, Stephan Clémençon I worked as a Teacher-Researcher at Paris X University (2000-2005) and researcher in the Research Unity INRA Met@risk (2005-07). He was also member of the lab LPMA (Stochastic Modeling and Probability) of Universities Paris 6 and Paris 7 UMR CNRS N° 7799. He received hisuniversity education from University Paris 7 Denis Diderot (PhD in Applied Maths, visiting the Department of Statistics of Stanford University, 1997-1998).
His main research contributions are in the fields of machine-learning, stochastic processes and nonparametric statistics. He also has an immoderate taste for stochastic modeling and applied statistics in various application areas, ranging from quantitative finance to biosciences, through signal and image processing.
Teaching activities
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
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