EE-209: Elements of statistics for data scienceThéorie de l'estimation: estimateurs du maximum de vraisemblance, information de Fisher, inégalité de Cramer-Rao, intervalles de confiance.
Tests d'hypothèses: cadre de Neyman-Pearson: test du rapport de vraisemblance, tests paramétriques et non-parmétriq ...
MATH-131: Probability and statisticsLe cours présente les notions de base de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique. L'accent est mis sur les concepts principaux ainsi que les méthodes les plus utilisées. ...
MATH-101(g): Analysis IÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles d'une variable. ...
MSE-213: Probability and statistics for materials scienceThe course establishes the concepts of statistical analysis, probability theory, and data analysis. This includes standard statistical tests, correlation analysis and experimental design. It introduces computational statistical methods to analyse large dat ...
PHYS-100: Advanced physics I (mechanics)La Physique Générale I (avancée) couvre la mécanique du point et du solide indéformable. Apprendre la mécanique, c'est apprendre à mettre sous forme mathématique un phénomène physique, en modélisant la situation et appliquant les lois de la physique. ...
MATH-414: Stochastic simulationThe student who follows this course will get acquainted with computational tools used to analyze systems with uncertainty arising in engineering, physics, chemistry, and economics. Focus will be on sampling methods as Monte Carlo, quasi Monte Carlo, Mark ...
MATH-202(c): Analysis IIIThe course studies the fundamental concepts of vector analysis and Fourier-Laplace analysis with a view to their use in solving multidisciplinary problems in scientific engineering. ...
MATH-234(b): Probability and statisticsLe cours présente les notions de base de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique. L'accent est mis sur les concepts principaux ainsi que les méthodes les plus utilisées. ...
MGT-581: Introduction to econometricsThe course provides an introduction to econometrics for economics and financial applications. The objective is to learn how to make valid (i.e., causal) inference from economic and social data. ...
EE-205: Signals and systems (for EL)Ce cours pose les bases d'un concept essentiel en ingénierie : la notion de système. Plus spécifiquement, le cours présente la théorie des systèmes linéaires invariants dans le temps (SLIT), qui sont largement utilisés pour modéliser aussi bien une réalité ...
MATH-240: StatisticsCe cours donne une introduction au traitement mathématique de la théorie de l'inférence statistique en utilisant la notion de vraisemblance comme un thème central. ...
MATH-562: Statistical inferenceInference from the particular to the general based on probability models is central to the statistical method. This course gives a graduate-level introduction of the main ideas of statistical inference. ...
NX-465: Computational neurosciences: neuronal dynamicsIn this course we study mathematical models of neurons and neuronal networks in the context of biology and establish links to models of cognition. The focus is on brain dynamics approximated by deterministic or stochastic differential equations. ...
MATH-106(f): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables. ...
MATH-106(e): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables. ...
