Data scientist et doctorante en Statistiques à l’Université d’Angers.
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La thèse intitulée « Statistique en grande dimension appliquée à la modélisation du cancer du sein métastatique » s’insère dans une collaboration entre l’ICO et le LAREMA. L’objectif poursuivi est la recherche de nouveaux prédicteurs caractéristiques de l’évolution de la maladie, basés sur des sources en grande dimension. La thèse est scindée en une partie théorique et une partie appliquée. Nous cherchons d'une part à contribuer à la statistique moderne par le développement de nouvelles méthodes d’apprentissage en grande dimension axées sur le paradigme bayésien, sur lesquelles nous souhaitons apporter des garanties théoriques. Nous souhaitons d'autre part développer les algorithmes associés et les tester sur différentes sources de données notamment les données de cancer open source TCGA.