Le cours est divisé en deux parties complémentaires:
- la modélisation des séries temporelles: stationarité, tendance, biais.. Modèles de moyenne glissante(MA), autoregressifs (AR), ARMA, SARIMA.. La méthode de Box-Jenkins pour la prédiction.
- la théorie des graphes et le traitement du signal sur graphes: apprentissage de graphes à partir des données, définition de la convolution, le filtrage, la transformée de fourier sur graphes, des modèles de prédiction et apprentissage sur graphes.
- Enseignant: Maria SARKIS