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Catalogue oma 2018 2019 CATALOGUE DES COURS OMA - Descriptifs d ? iune partie des cours de l ? option Mathématiques Appliquées version du CListe des cours Table des matières Liste des cours Cours de tronc commun Machine Learning et Classi ?cation Optimisa

CATALOGUE DES COURS OMA - Descriptifs d ? iune partie des cours de l ? option Mathématiques Appliquées version du CListe des cours Table des matières Liste des cours Cours de tronc commun Machine Learning et Classi ?cation Optimisation Processus et calcul stochastiques Statistique Cours de portée générale Analyse Fonctionnelle Assurance Vie Séries chronologiques Electifs de Finance Modèles dérivés action E Physique des marchés E Méthodes numériques en ?nance E Cas appliqués de Structuration et Gestion d ? Actifs E Portfolio Metrics E - Assurance-Prévoyance E - Fixed income E Données haute-fréquence et carnets d ? ordres E - Réassurance E - Electifs de Modélisation Mathématique Systèmes Hyperboliques de Lois de Conservation E Equations de Hamilton-Jacobi E Optimisation et calcul des variations E Systèmes désordonnés et percolation E Equations di ?érentielles et aux dérivées partielles stochastiques E Processus de Lévy E à con ?rmer Ma? trise des Risques E Electifs de Statistiques Signaux et Données Analyse spectrale et temps-fréquence E Biostatistique E Distributed optimization E Stastique Bayésienne et Applications E Apprentissage en grande dimension E Traitement des images méthodes et outils E Théorie des Grandes Matrices Aléatoires et Apprentissage E Cours de Math- Physique Topics in Mathematical Physics Théorie quantique des champs Groupes et Algèbres de Lie Systèmes désordonnés et percolation Electifs de Data Sciences CListe des cours Liste des cours Type Titre TC PG E HYP Apogée Option Master MSc Remarque Tronc commun Machine Learning TC Tronc commun Machine Learning Avancé TC MLC MA XXX OBT MLC MA XXX Les deux cours MLC sont en parallèle Tronc commun Optimisation TC OPT MA AD Tronc commun Processus et Calcul Stochastiques TC PS MA AB Tronc commun Statistique TC STAT MA XXX Portée générale Analyse Fonctionnelle PG Portée générale Assurance Vie PG Portée générale Méthodes Numériques PG Informatique bases Portée générale environnements et PG versionnages Portée générale C PG Plateformes et Portée générale Langages de PG Programmation Portée générale Séries chronologiques PG Data Sciences Network Science Analytics E Data Sciences Deep Learning E Data Sciences Graphical Models E - Data Sciences Data Sciences Geometric Methods in Data Analysis E - Computer Graphics E - AF MA AA AV MA AA MN MA AA PLP MA XXX SCH MA AC NGSA DL MA AB GRM GMDA CGI Les cours AF AV MN sont en parallèle Les cours C et PLP sont en parallèle DSBA MVA DSBA AI MVA AI DSBA AI Nouveau cours - Data Sciences Data Sciences Distributed Optimization Advanced Medical Image Analysis E - E - LSD MA AB MIA MVA DSBA Commun DS et SigStat MVA CListe des cours Data Sciences Data Sciences Natural Language Processing E - Advanced Statistics E - Data Sciences Data Sciences Introduction to Visual Computing Reinforcement Learning E - E Data Sciences Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Finance Advanced Deep Learning E Modèles Dérivés Action E Physique des marchés E Méthodes Numériques en E Finance Structuration et Gestion d'actifs E Portfolio Metrics E - AssurancePrévoyance E - Fixed income E Données