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Rami HADDAD (EL)

Rami HADDAD (EL)

professeur associé

Centre de statistiques

Faculté des sciences
Chef de département Mathématiques - Directeur Centre de statistiques

Faculté des sciences religieuses
Chargé de Cours

Institut de psychomotricité
Chargé de Cours

01/421 000 ext 5541 rami.haddad@usj.edu.lb

Rami El Haddad est professeur associé de mathématiques à la Faculté des sciences de l’Université Saint-Joseph de Beyrouth (USJ). Il a occupé le poste de chef du Département de Mathématiques de 2012 à 2019, période durant laquelle il a mis en place une licence et un master en Data Science. Actuellement, il coordonne le Master en Sciences Actuarielles et Finance. Depuis mai 2024, il est directeur du Centre de Statistiques rattaché au Vice-rectorat de la Recherche de l’USJ.

Education

Diplôme Université Pays Année
Doctorat en mathématiques Université de Savoie France 2008
Master en Équations aux Dérivées Partielles, analyse numérique Saint Joseph University of Beyrouth Liban 2004
Maîtrise en mathématiques pures Université Libanaise (UL) Liban 2003

Enseignement à l'USJ

ul
  • Calcul des probabilités
  • Probability for data science
  • Statistique inductive
  • Intégration et théorie de la mesure
  • Théorie des probabilités
  • Inferential statistics
  • Calcul stochas

    • Enseignement universitaire hors USJ

    Enseignement universitaire hors USJ Pays Etablissement Date début Date fin
    Enseignant vacataire Liban American University of Beirut (AUB) 07/06/2021
    Attaché Temporaire à l’Enseignement et la Recherche France Université du Maine 01/09/2007 31/08/2008
    Enseignant vacataire France Université de Savoie 01/09/2006 31/08/2007

    Expérience professionnelle hors USJ

    Expérience professionnelle Organisation Date début Date fin
    Chercheur invité Université de Lille 18/09/2023 20/10/2023
    Chercheur invité Université de Lille 28/09/2021 19/12/2021

    Domaine d’expertise

    Ingénierie et technologie; Sciences

    Thématiques de recherche

    Mon domaine de recherche se concentre sur les probabilités numériques et les simulations stochastiques, avec un intérêt particulier pour les méthodes de Monte Carlo. Ces méthodes sont essentielles pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines, tels que la finance, lingénierie et les sciences physiques, en permettant des estimations précises grâce à des techniques de modélisation et de simulation aléatoires. Mon travail contribue à lamélioration des algorithmes de Monte Carlo, optimisant ainsi leur efficacité et leurs applications.

    Publications et communications

    ul
  • L. Alsouki, L. Duval, C. Marteau, R. Haddad, F. Wahl. Dual-sPLS: a family of Dual Sparse Partial Least Squares regressions for feature selection prediction with tunable sparsity evaluation on simulated near-infrared (NIR) data. Chemometrics & Intelligent Laboratory Systems, Volume 237, (2023).
  • C. Lécot, P. L’Ecuyer, R. El Haddad, A. Tarhini. Quasi-Monte Carlo simulation of coagulation-fragmentation. Mathematics & Computers in Simulation, Volume 135, 51–62 (2019).
  • R. Fakhereddine, R. El Haddad, C. Lécot, J. El Maalouf. Stratified Monte Carlo simulation of Markov chains. Mathematics & Computers in Simulation, Volume 135, 51–62 (2017).
  • R. El Haddad, C. Lécot & G. Venkiteswaran. Diffusion in a nonhomogeneous medium: quasi-random walk on a lattice. Monte Carlo Methods & Applications, Volume 16, 211–230, (2010).
  • R. El Haddad, C. Lécot, P. L’Ecuyer, N. Nassif. Quasi-Monte Carlo methods for Markov chains with continuous multi-dimensional state space. Mathematics Computers in Simulation, Volume 81, 560–567, (2010).