Formation continue

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La Fondation Sciences Mathématiques de Paris se propose d'accompagner tout responsable d'entreprise/cadre/responsable R&D qui le désire en construisant un plan de formation en mathématiques adapté à ses besoins et/ou à ceux de son entreprise. L'ensemble des formations proposées par la FSMP sont réalisées en partenariat avec CNRS Formation Entreprises.
 




Formation sur mesure pour chaque entreprise

La formation est un investissement au service de la compétitivité de l'entreprise. La FSMP répondra aux besoins spécifiques de chaque entreprise par des formations sur mesure en s'appuyant sur les forces de ses ses laboratoires de recherche.

Formation des personnels

A titre individuel, la formation continue peut également répondre à des besoins personnels de formation pour développer ses connaissances, évoluer dans son entreprise ou encore se reconvertir. 

Contactez-nous !

Vous souhaitez mettre en place une action de formation au sein de votre entreprise ? Nos responsables de formation seront là pour vous guider et construire la solution la plus adaptée.
- Vous pouvez nous adresser un email à formation-continue@fsmp.fr  et/ou contacter Jean Lévine à levine@fsmp.fr ou au 01 44 27 68 03.

Catalogue des formations

Pour vous inscrire, cliquez ici

Programmation

Introduction à la programmation en Scala

Programmation BigData sur le cloud en Scala

Développement de programmes corrects par construction en Coq

Introduction à la programmation fonctionnelle en OCaml

Une introduction à la programmation web

Le potentiel de l'éco-système XML :

Programmation orientée objet en C++

Programmation CUDA pour la simulation de la CVA (Credit Valuation Adjustment)

Big Data :

Introduction au machine learning et au deep learning, mise en oeuvre en Python

Apprentissage statistique sur données complexes : grande dimension, masses de données, Big Data

Programmation BigData sur le cloud en Scala

Big Data et assurance

Analyse statistique de données d'expression de gènes

Causalité par approche contrefactuelle, médiation causale et randomisation mendélienne dans les études épidémiologiques

Comprendre l’analyse de survie dans le contexte biomédical 

L'analyse sémantique fine des textes et débats : introduction aux traitements automatiques et au modèle cartographique des Atlas sémantiques

Réseau :

Analyse statistique des réseaux

Information in networks

Apprendre à extraire de la connaissance de données d’interactions (graphes)

Linkage : analyse conjointe de réseaux et de corpus


Simulations numériques :

Simulations numériques parallèles et multiphysiques 

Programmation CUDA pour la simulation de la CVA (Credit Valuation Adjustment)

Applications à la biologie :

Analyse statistique de données d'expression de gènes

Causalité par approche contrefactuelle, médiation causale et randomisation mendélienne dans les études épidémiologiques

Comprendre l’analyse de survie dans le contexte biomédical

Statistique :

Introduction à l’analyse causale

Analyse statistique de données d'expression de gènes

Apprentissage statistique sur données complexes : grande dimension, masses de données, Big Data

L'analyse sémantique fine des textes et débats : introduction aux traitements automatiques et au modèle cartographique des Atlas sémantiques

Causalité par approche contrefactuelle, médiation causale et randomisation mendélienne dans les études épidémiologiques

Analyse statistique des réseaux

Information in networks

Linkage : analyse conjointe de réseaux et de corpus


Application à l'analyse sémantique :

L'analyse sémantique fine des textes et débats : introduction aux traitements automatiques et au modèle cartographique des Atlas sémantiques

Calcul scientifique :

Applications du calcul scientifique dans l’industrie : introduction