enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*
Coordonnées
Techniques maîtrisées
Machine Learning
Optimisation Continue
Code (Python, R et C++)
Compétences
Langues: Français, Anglais, Allemand
Logiciels de bureautique (Word, Excel)
LaTeX
Doctorat
Intitulé : Mathématiques
1ère inscription en thèse :
Décembre 2018 /
3A these 2020
École doctorale :
Mathématiques et Informatique de Marseille
Sujet :
Prévision de consommation électrique par méthode de Deep Learning exploitant des données textuelles
Directeur de thèse :
BADIH GHATTAS
Co-directeur :
Unité de recherche :
I2M - Institut de Mathématiques de Marseille
Intitulé de l'équipe :
Master
Intitulé : M2 Mathématiques et applications Data Sciences
Octobre 2018 - Université Paris-Saclay
Mention : Très Bien
Langues vivantes
Allemand : C2 - Courant
Espagnol : B1 - Intermédiaire
Anglais : Maternel
Production scientifique
-
Textual Data for Time Series Forecasting
arXiv
2019
David Obst, Badih Ghattas, Sandra Claudel, Jairo Cugliari, Yannig Goude, Georges Oppenheim
https://arxiv.org/abs/1910.12618
-
Adaptive Methods for Short-Term Electricity Load Forecasting During COVID-19 Lockdown in France
arXiv
2020
David Obst, Joseph de Vilmarest, Yannig Goude
https://arxiv.org/abs/2009.06527
