Teaching

Université Paris-Saclay

• 2025-2026: Mathematical statistics — M1 Mathématiques Fondamentales

  • Lecture notes (english)

  • TD 1 : sujet

• 2025-2026: Statistiques (STA1) — ENSTA & M1 MathsAppli

  • Cours I. Rappels de statistiques : estimation, tests et intervalles de confiance. [slides, TD, corrigé]

  • Cours II. Information de Fisher, estimation par maximum de vraisemblance. [slides, TD, corrigé]

  • Cours III. Théorèmes asymptotiques, théorème de Neyman-Pearson. [slides, TD, corrigé]

  • Cours IV. Voyage en pays Gaussien. [slides, TD, corrigé]

  • Cours V. Le modèle linéaire. [slides, quizz, TD, corrigé, exam, exam corrigé]

  • Cours VI. Le modèle linéaire, suite et fin. [slides, quizz, TD, corrigé]

• 2025-2026: Introduction à la modélisation statistique (première partie) — M1 Maths&IA

  • Résumé du cours

  • Recueil d'exercices : sujets | corrigés

  • TP 1 : sujet | corrigé

  • TP 2 : sujet | corrigé

  • Partiel 2025-2026 : sujet | corrigé

  • Partiel 2024-2025 : sujet | corrigé

Former teaching

• Spring 2023: Lecturer, Data Driven Business Analytics, EPFL — Bachelor 3rd year.
• 2021-2022: TA, Statistics and Probability, Université de Paris.

  • Spring 2022, Spring 2021: Statistics (MA1BY020), master's degree (1st year)

  • Fall 2021: Probability (MT15Y030), bachelor's degree (3rd year)

  • Spring 2021: Statistics and numerical simulations (MA16Y020), bachelor's degree (3rd year)

• 2020: Tutoring for the probability course (MAP361), École Polytechnique.