Allan Jerolon PhD
Consultant, Formateur et Chercheur en data science.
Je m'intéresse, entre autres, à la causalité, au machine learning et à la programmation R/Python. Actuellement jeune docteur, j'ai réalisé une thèse en mathématiques appliquées avec des applications dans le domaine de la santé et je continue d'affuter mes compétences (tout domaine d'application confondu).
J'ai créé mon auto-entreprise afin d'aider les entreprises à optimiser leurs résultats en analysant leurs données. Pour cela j’utilise des techniques et des outils statistiques pour :
Vous pouvez consulter mon CV qui résume mon parcours et mon CV universitaire qui détaille mes activités de recherche.
Disponible à partir du : dès maintenant.
Je rédige sur ce blog des articles abordants les méthodes statistiques avec les lesquelles je travaille tels que la Causalité, le Marketing Mix Modeling et le Machine Learning. Certains articles abordent la théorie, d'autres la pratique à travers des tutoriels R et Python.
J'ai réalisé mon doctorat de Mathématiques Appliquées en Statistiques au sein du Laboratoire du MAP5 de l'Université Paris Cité. Mon travail fut dirigé par Étienne Birmelé et co-encadrée par Vittorio Perduca et Flora Alarcon.
Au cours de ma thèse intitulée Analyse causale de médiation multiple et applications, j'ai travaillé sur l’analyse de médiation (une technique statistiques visant à identifier et quantifier l’effet direct d’un traitement sur une maladie et l’effet indirect de ce traitement à travers une autre variable intermédiaire appelée médiateur). Je me suis intéressé au cas des médiateurs multiples en faisant la distinction entre les relations causales et non-causales entre les médiateurs. J'ai aussi travaillé sur la classification et sélection de médiateurs en grande dimension.
L'ensemble de ce travail théorique m'a amené à effectuer un travail computationel en développant un package R, permettant l’utilisation de mes différentes méthodes. Ce package R est disponible sur Github. Je travaille actuellement à le rendre disponible en python.
J'ai appliqué mes résultats sur des études en épidémiologie et en psychiatrie. Cela m'a permis d'étudier l'effet du tabac sur le cancer du poumon à travers la méthylation. Puis l'effet de la thérapie hormonale sur le cancer du sein à travers la densité mammaire et l'indice de masse corporelle. Ainsi que l'effet des tempéraments affectifs sur l'anorexie mentale à travers la dépression et l'anxiété. L'ensemble de mes travaux publiés, théoriques et appliqués, sont disponibles dans la section Articles Publiés de DAVWA BLOG. .
Ma soutenance de thèse a eu lieu le 04 Décembre 2020 et est visionnable ici.
- Statistique et Sciences de la Santé,
Centre Inria de l’Université de Lille Parc scientifique de la Haute-Borne, 27 Juin 2022- Causality & Missing Data group à l’EHESS,
Zoom, Mars 2021- Soutenance de Thèse en visioconférence,
Zoom, 4 Décembre 2020. [visionable sur Youtube]- Journées de « Statistique & Santé », Conservatoire National des Arts er Métiers
Paris, 1-2 Octobre 2020. [visionable sur YouTube]- Groupe de Travail des Thésards et Jeunes Docteurs, MAP5, Université Paris Descartes
Paris, 28 Février 2020.- Journées de Statistiques de la SFdS
Nancy, 3-7 Juin 2019.- Statistics for Post Genomic Data- 2019
Barcelone, 31 Janvier-1 Février 2019.- Séminaire de Statistique, MAP5, Université Paris Descartes
Paris, 23 Novembre 2018.- Maths Innov Days, MAP5, Sorbonne Université
Paris, 15 Novembre 2018.- International Biometrics Conference, Barcelona International Convention Centre
Barcelona, 08-13 Juillet 2018.- Groupe de Travail des Thésards et Jeunes Docteurs, MAP5, Université Paris Descartes
Paris, 26 Juin 2018.
- InterFaces Interdisciplinaires NumérIques et Théoriques, Institut Poincaré
Paris, 31 Octobre 2018.- Journées Ouvertes de Biologie Informatique et Mathématiques, Palais du Pharo
Marseille, 03-06 Juillet 2018.- Epigenetic and High Dimension Mediation Data Challenge, CAES du CNRS Centre Paul Langevin
Aussois, 07-09 Juin 2017.