Organisation de l'année 2024-2025

Calendrier pédagogique 2024-2025 pour les étudiants de M1

  • Réunion de rentrée le lundi 16/09/2024, 10h
  • Présentation des projets tutorés : lundi 07/10/2024, 11h15
  • 1ère soutenance des projets tutorés de M1: 20/12/2024, 9h
  • Soutenance des projets tutorés de M1: 29/04/2025, 9h
  • Jury Semestre 1 Session 1: 27/01/2025 10h
  • Rattrappage Semestre 1: entre le 03 et 14/02/2025
  • Jury Semestre 1 Session 2: 19/02/2025 10h
  • Soutenance de stage: 30/06/2025
  • Jury Semestre 2 Session 1: 01/07/2025, 10h
  • Rattrappage Semestre 2: entre le 02/07/2025 et le 09/07/2025
  • Jury Semestre 2 Session 2: 11/07/2025, 10h

Calendrier pédagogique 2024-2025 pour les étudiants de M2

  • Réunion de rentrée le lundi 16/09/2024, 11h
  • Présentation des projets tutorés : lundi 07/10/2024, 12h
  • 1ère soutenance des projets tutorés: 13/12/2024, 9h
  • Soutenance des projets tutorés de M2: 21/02/2025
  • Jury Semestre 1 Session 1: 19/02/2025, 10h
  • Rattrappage Semestre 1: semaine 24/02/2025
  • Jury Semestre 1 Session 2: 03/03/2025, 10h
  • Soutenance de stage: 29/08/2025
  • Jury Semestre 2 Session 1 et 2: 01/09/2025, 10h

Présentations et listes de diffusion

Les présentations générales de réunion de rentrées peuvent se trouver ici (à venir): M1, M2

Listes de diffusion des promotions pour 2024-2025 (attention il est possible que certains étudiants suivent certains cours sans être inscrit au parcours SSD - Merci de vérifier avec eux lors du premier cours). Dans l'ordre M1 SHS, M1 IM2AG, M2 SHS, M2 IM2AG

etu-2024-im2ag-gbm1sd211@univ-grenoble-alpes.fr;
etu-2024-shs-ham1ms211@univ-grenoble-alpes.fr;
etu-2024-im2ag-gbm2sd211@univ-grenoble-alpes.fr;
etu-2024-shs-ham2sd211@univ-grenoble-alpes.fr

Listes des cours/intervenants et ressources pédagogiques

Semestre 7 (M1)

  • Rappels de Probabilité (S Louhichi)
  • Statistique inférentielle (M-J Martinez) [moodle]
  • Logiciels spécialisés (R Drouilhet (partie R) - F Vincent (partie Python))
  • Outils de présentation et de recherche reproductible (R Drouilhet)
  • Analyse des données (M Rachdi)
  • Compléments tests statistiques (A Iouditski et A Leclercq-Samson)
  • Base de données (P Blarre)
  • Modèles linéaires et GLM (F Chuffart) [github]
  • Anglais (N Lykiardopulos)

Semestre 8 (M1)

  • Apprentissage statistique 1 (J El Methni) - [Cours commun avec le master MIASHS/IC,DCISS] [moodle]
  • Visualisation de données(E Pupier) [moodle]
  • Projet tutoré et gestion de projet (A Samson et JF Coeurjolly) [moodle]
  • Données dépendantes 1 : séries temporelles (F Leblanc)
  • Informatique décisionnelle (??) [moodle]
  • 1 option(s) au choix parmi 2:
    • Données d'entreprise (F Corolleur et M Moreira)
    • Epidémiologie (J Lepeule)
  • Stage (A Leclercq-Samson et JF Coeurjolly) [moodle]

Semestre 9 (M2)

  • Statistique computationnelle (JF Coeurjolly et F Corset)
  • Statistique en grande dimension (JF Coeurjolly et E Devijver) [moodle]
  • Estimation non paramétrique et fonctionnelle (S Louhichi)
  • Apprentissage statistique 2 (M Peyrard) [moodle]
  • Introduction à l'optimisation en Python et Julia (A Iouditski, F Vincent et R Drouilhet)
  • Fiabilité (F Corset et O Gaudoin) [chamilo]
  • Fouille de textes (S Ait-Mokhtar)
  • Biostatistique (C Bazzoli (partie survie) et F Chuffart et A Samson (partie modèles mixtes/inférence causale)) [github]
  • Géostatistique, statistique spatiale (O Zahm) [moodle]
  • Anglais (N Lykiardopulos) [moodle]

Semestre 10 (M2)

  • Projet / Gestion de projet (A Leclercq-Samson et JF Coeurjolly) [moodle]
  • Stage (A Leclercq-Samson et JF Coeurjolly) [moodle]