À propos de Marc
Formé par le milieu académique (ENS Paris et ETH Zürich), je profite à présent de mes connaissances théoriques en mathématiques appliquées & statistiques pour résoudre des problèmes concrets liés ou non à la recherche. Je suis particulièrement motivé par le fait de travailler pour des projets utiles à la société, dans des domaines variés tels que la santé publique, la médecine, l'agronomie, l'écologie.
Mon activité repose sur deux piliers:
- l'analyse de données pour répondre à des questions posées par le client, et
- l'enseignement de bases en statistiques pour permettre à des clients d'analyser leurs données de façon autonome.
Je peux vous aider à
- formaliser les questions auxquelles vous souhaitez répondre,
- modéliser votre jeu de données à l'aide d'outils statistiques,
- visualiser votre jeu de données de façon pertinente,
- utiliser des outils de modélisation statistique classique (ajustement à une loi simple, test statistique, significativité, puissance)
- utiliser des outils plus modernes permettant l'exploration de données en grande dimension ou l'entraînement de modèles de classification appropriés par des grands jeux de données (régression, forêts aléatoires, SVM, réseaux de neurones).
Particulièrement à l'aise avec les problématiques et le jargon issus de la biologie et de la santé publique, je suis également très curieux de m'intéresser à de nouveaux sujets.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Grenoble (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km), Lyon (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Marc ManceauData scientistCONSEIL & AUDITnovembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 7 mois)Grenoble, France
- Modèles de classification en haute dimension.
- Visualisation de données.
- Formalisation de questions scientifiques.
- Rédaction de rapport d'analyse statistique.
- ETH ZurichPostdoctoral fellowship, Modélisation statistique en épidémiologieSECTEUR MÉDICALnovembre 2018 - novembre 2021 (3 ans)Bâle, Suisse
- Modélisation probabiliste en génétique des populations.
- Analyse de grands jeux de données génomiques pour l'épidémiologie.
- Simulations numériques et inférence statistique.
- Rédaction d'articles scientifiques.
- Enseignement des méthodes probabilistes pour l'étude de données génomiques, à destination d'élèves de Master.
- Muséum National d'histoire Naturelle de ParisPhD, modélisation probabiliste pour l'évolution du vivantCENTRES DE RECHERCHEseptembre 2015 - août 2018 (3 ans)Paris, France
- Modèles d'arbres aléatoires.
- Modèles d'évolution moléculaire (traits discrets).
- Modèles d'évolution phénotypique (traits continus).
- Simulations numériques et inférence statistique.
- Rédaction d'articles scientifiques.
- Enseignement de mathématiques et statistiques en Licence.
Avis
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Formations
- Diplôme de l'ENSEcole Normale Supérieure2015Maths appliquées à la Biologie et Biologie / Ecologie / Evolution.
- MasterUniversité Pierre et Marie Curie2013Maths appliquées et statistiques.