Emilien Joly | CIMAT

                              Saturday, October 21, 2017

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Emilien Joly

Investigador Titular "A"
Área de Probabilidad y Estadística del CIMAT

Página Personal

Emilien inició su vida como matemático al ingresar al Departamento de Matemáticas de la Ecole Normale Supérieure (Cachan) en 2008, donde tuvo la oportunidad de ser alumno de afamados investigadores como Alain Trouvé e Yves Meyer. Al siguiente año, culminó su licenciatura tras una pequeña pero inmersiva estancia de dos meses en la UCLA (verano de 2009). Hacia finales de 2010, obtuvo el grado de Maestro en Probabilidad y Estadística en la Universidad de Paris Sud, Orsay, con orientación en Probabilidad, particularmente sobre percilación orientada. El 2011 lo dedicó a acreditar la Aggrégation francesa, el máximo nivel de enseñanza en su país.

Ese mismo año, conoció a Gábor Lugosi, quen se convertiría en su director de tesis doctoral entre 2012 y 2015, realizando trabajos entre la Ecole Normale Supérieure (Paris), la Universidad Paris Sud, Orsay, y la Universidad Pompéu Fabra de Cataluña, España. Entre los temas trabajados durante su doctorado, se pueden mencionar la concentración del fenómeno de medición, la estimación robusta de la media de variables aleatorias, los procesos empíricos en la teoría de la complejidad y estimación multivariable. En resumen, esta tesis intenta desarrollar y validar matemáticamente –en un contexto no asintótico– estimadores cuando los datos contienen una cantidad sustancial de grandes valores atípicos arbitrarios. En paralelo, se involucró progresivamente en la divulgación de la ciencia, al participar en el comité organizador del "Parque Matemático", un seminario educativo sobre los mayores campos matemáticos, con la participación de los investigadores más importantes en cada tópico.

Hacia el final de su etapa de doctorado, Emilien orientó su investigación hacia el campo aplicado, dedicándose a la cuantificar la efectividad de medicamentos, durante su estancia posdoctoral en la Universidad de Nanterre, París, de 2015 a 2017. Recurriendo al sub-muestreo y al aprendizaje dirigido, estudió complejidad algorítmica y la incorporó en el desarrollo de estimadores efectivos para cantidades no-paramétricas.
 

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