Actualités FSTS
Retrouvez les dernières actualités, distinctions et opportunités destinées à la communauté FSTS.
Important! Début des enseignements des TD des troncs communs, Lundi 05 Octobre 2026,, veuillez consulter les emplois du temps et les groupes ci-dessous.
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La Faculté des Sciences et Techniques de Settat propose des formations en temps aménagé, permettant, aux salariés et professionnels en activité, de suivre des cours tout en poursuivant un parcours académique de qualité. Ces programmes offrent une flexibilité optimale, permettant de concilier travail et études.
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Accès à la LST "Agriculture et Développement Durable" Deuxième liste d'attente. Date d'inscription : Mercredi 30 Septembre 2026. Les candidats doivent se présenter entre 09h30 et 11h00 pour marquer leur présence. Les présents seront inscrits à partir de 11h00, par ordre de mérite et selon les places disponibles.
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Il est porté à la connaissance des étudiants inscrits en Master et dans les filières d’ingénieurs à la FST que le début des cours aura lieu le lundi 28 septembre 2026. Veuillez consulter les emplois du temps accessibles via le lien suivant.
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L’Université Hassan 1er annonce l’ouverture des préinscriptions en ligne pour l’accès au cycle de Doctorat au titre de l’année universitaire 2026-2027. Période de préinscription en ligne : du 24 Septembre au 04 Octobre 2026.
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Veuillez consulter les listes principales et d'attentes, ainsi que les dates d'inscription
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Résultats des demandes de changement d'orientation TC - LST, Veuillez consulter les fichiers ci dessous.
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La Faculté des Sciences et Techniques de Settat informe les candidats que les résultats de la présélection pour le recrutement d’un Professeur dans la spécialité Mathématiques sont les suivants :
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La Directrice du Centre d’Etudes Doctorales ‘Sciences et Techniques et Sciences Médicales’ de l’Université Hassan 1 er de Settat porte à la connaissance du public que Madame OUBELKAS Farah, étudiante inscrite à la Formation Doctorale ‘Mathématiques, Informatique et Applications’, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : Self supervised learning for multimedia data analysis
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