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Mathieu Kessler Neyer

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Bio

Mathieu Kessler Neyer es Rector Magnífico

Doctor en Matemáticas, especialidad Estadística Matemáticas en la Universidad Pierre et Marie Curie, París (FRANCIA) - 1996
Máster en Ciencias Exactas, especialidad Probabilidad y Procesos estocásticos en la Universidad Pierre et Marie Curie, París (FRANCIA) - 1993
Licenciado en Ciencias Exactas en la Université Paris Diderot (FRANCIA) - 1992
Quinquenios de méritos docentes del Personal Docente e Investigador evaluados positivamente: 5
Sexenios de investigación evaluados positivamente: 4

Formado en Francia, inicié mi carrera como investigador en París, pero he desarrollado la mayor parte de mi actividad docente e investigadora en la Universidad Politécnica de Cartagena.


En cuanto a investigación, conviven en mi actividad dos líneas: una primera parte de mi producción está situada en el campo de la estadística para procesos estocásticos, centrándome en métodos de inferencia para modelos definidos por ecuaciones diferenciales estocásticas (e.d.e), modelos de cadenas de Markov, y de cadenas de Markov ocultas. En este campo, me interesan tanto la obtención de resultados teóricos de comportamiento asintótico como aspectos computacionales asociados a la implementación de procedimientos numéricamente eficientes. Además desde hace unos años, he experimentado un interés creciente por la estadística Bayesiana, contribuyendo al estudio de su implementación para modelos de e.d.e., y sintiéndome atraído por la obtención de distribuciones a priori objetivas, puesto que muchos de los procedimientos automáticos publicados utilizan argumentos asintóticos y conceptos como información o distancia entre probabilidades, conceptos familiares también en estadística para procesos. Finalmente en los últimos dos años, he colaborado con Jesús Martínez Frutos, David Herreros y Francisco Periago, de la Universidad Politécnica de Cartagena, en la resolución de problemas de optimización de forma en contextos aleatorios.


Una segunda faceta importante de mi actividad investigadora corresponde a mi colaboración con científicos de otras disciplinas. Esta faceta se inició en Francia durante mi servicio civil como asesor matemático en un laboratorio de Modelado Químico, en la Universidad de Haute-Alsace, (Mulhouse), y se ha intensificado a lo largo de mi trayectoria en la Universidad Politécnica de Cartagena. En efecto, el trabajar en una universidad con vocación tecnológica ha propiciado de manera natural oportunidades de colaboración con compañeros de otras áreas. Concretamente, he contribuido a trabajos en ingeniería eléctrica (energías renovables), cristalografía y producción animal, He tenido la suerte que en varias de estas colaboraciones, el nivel de los métodos estadísticos que hemos necesitado ha sido avanzado (cf por ejemplo la implementación de un algoritmo MCMC de tipo Reversible Jumps para el análisis Bayesiano de las conformaciones preferidas en moléculas-anillos, Nolsoee et al, 2005, o el modelado de la evolución de la temperatura en una vivienda con aire acondicionado a través de un sistema de ecuaciones diferenciales estocásticas con cambio de régimen, Molina et al. 2005, pero también Kessler et al 2007.). Mi investigación en aplicaciones de la estadística se ha consolidado como una parte cada vez más importante de mi actividad.

Tutorías

Lugar
Día
Horario
HOSPITAL de MARINA, Planta 0, Despacho B05
Miércoles
16:30 — 19:30
HOSPITAL de MARINA, Planta 0, Despacho B05
Jueves
16:30 — 19:30

Docencia

Asignatura
Titulación
Tipo
Duración
ECTS
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
Ir a Teams
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Tipo
O
Duración
2Q
ECTS
6
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
Ir a Teams
Grado en Ingeniería Telemática
Tipo
O
Duración
2Q
ECTS
6

Relación de abreviaturas

  • BS: Asignatura básica
  • B: Asignatura obligatoria
  • O: Asignatura optativa
  • A: Anual
  • 1Q: Primer cuatrimestre
  • 2Q: Segundo cuatrimestre

Evaluación docente

Año
Asignatura
Titulación
Grupo
Encuestados
Media (*)
2023-24
FUNDAMENTOS DE INFERENCIA ESTADÍSTICA
525102004
Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos
Grupo
1
Encuestados
14
Media
4.79
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
504104010
505104009
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
11
Media
5
2022-23
ESTADÍSTICA
504101007
505101007
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
4
Encuestados
15
Media
4.8
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
504104010
505104009
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
13
Media
4.77
2021-22
ESTADÍSTICA
504101007
505101007
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
11
Media
4.91
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
504104010
505104009
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
2
Encuestados
22
Media
4.91
ESTADÍSTICA Inglés
504101007
505101007
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
8
Media
5
2020-21
ESTADÍSTICA
504101007
505101007
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
8
Media
5
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
504104010
505104009
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
27
Media
4.93
2019-20
INTRODUCCIÓN A DATA SCIENCE
504104010
505104009
Grado en Ingeniería Telemática
Grado en Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación
Grupo
1
Encuestados
5
Media
5
(*) Media sobre un máximo de 5