Monsieur David OBST / Docteur
enseignant-chercheur, enseignant du supérieur*chercheur en entreprise, R&D du secteur privé*
Coordonnées
Emplois
Informations complémentaires : Littérature (Science-Fiction) Course à pied
Recherche : NON
Compétences
Langues: Français, Anglais, Allemand Logiciels de bureautique (Word, Excel) LaTeX
Techniques maîtrisées
Machine Learning Optimisation Continue Code (Python, R et C++)
Doctorat
Titre : Mathématiques
1ère inscription en thèse : 3 décembre 2018 / 3A
Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique de Marseille
Date de soutenance de thèse : 10 décembre 2021
Sujet : Données textuelles et apprentissage par transfert pour la prévision de la consommation électrique
Directeur de thèse : GHATTAS BADIH
Co-directeur :
Unité de recherche : I2M - Institut de Mathématiques de Marseille
Master
Titre : M2 Mathématiques et applications Data Sciences
octobre 2018 - Université Paris-Saclay
Mention : Très Bien
Production scientifique
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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
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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
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Transfer Learning for Linear Regression: a Statistical Test of Gain
Computer Science & Data Analysis, 2021
David Obst, Badih Ghattas, Jairo Cugliari, Georges Oppenheim, Sandra Claudel, Yannig Goude
https://arxiv.org/pdf/2102.09504.pdf
Langues
Espagnol : B1 - Intermédiaire
Allemand : Maternel