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Optimisez votre stratégie de tarification avec l'apprentissage statistique

Objectif


Cette formation a pour objet de :

      • Savoir comment ajuster et interpréter les modèles d'apprentissage statistique
      • Comprendre comment déterminer les primes d'assurance via Machine Learning
      • Être capable d'appliquer les concepts à des cas pratiques de tarification en assurance.

Programme de la formation


Innovation Tarifaire, Dépasser les Limites des Modèles Linéaires Généralisés grâce aux Techniques d'Apprentissage Statistique 

    • Machine Learning en assurance : tarification, gestion des risques et détection des fraudes
    • Arbres de décision : structure, usage et interprétation
    • Application du Bagging et Random Forest dans l’assurance IARD
    • Application du Gradient Boosting Machine dans l’amélioration de la tarification
    • XGBoosting : présentation et usage
    • Cas pratiques sous Python.
Date
14 Juin 2024
Horaires

de 9:00 à 12:30 - de 14:00 à 17:30

Prix
  • 680,00€ HT
Lieu

Paris

Prochaine session

Novembre 2024

Formateur

KRASNIQI Dafnis

possède un doctorat en Statistique et en Data Science appliquée à l'actuariat. Actuellement, il occupe le poste de chercheur à l'Institut Louis Bachelier. Il enseigne la Data Science appliquée à l'assurance dans divers établissements universitaires, où il intervient de manière régulière. Il a également une vaste expérience dans le domaine de l'assurance IARD, notamment en ce qui concerne la tarification et le reserving.

Éléments essentiels


MODALITES ET DELAIS D’ACCES

La formation est à destination de salariés d’entreprises souhaitant développer ses compétences en data science et en actuariat. L’inscription se fait sur notre site internet, ou par courriel. Elle est à transmettre 10 jours avant le début de la formation (cf. dates planifiées). Dans le cadre d’une formation intra-entreprise, elle peut être mise en place dans un délai de 3 mois.

ACCESSIBILITE

La formation est accessible aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous afin d’adapter la formation à votre situation.

MOYENS PEDAGOGIQUES ET TECHNIQUES

·          

    • Séances de formation en salle / vidéoprojecteur
    • Exposés théoriques / supports de présentation en PDF
    • Cas pratiques
    • Chaque participant se munira d’un ordinateur portable pour les travaux pratiques

Accès internet et plateforme de visioconférence pour les sessions à distance.

Bénéficiaires


PREREQUIS

    • Avoir des notions de base en assurance IARD
    • Avoir des bonnes notions en statistiques
    • Avoir des notions en apprentissage statistique

PUBLIC

La formation s’adresse aux :

    • Data scientistes
    • Actuaires ou Chargés d’études actuarielles
    • Ingénieurs informatiques / mathématiques

SUIVI ET EVALUATION

Évaluation des acquis de la formation par des cas pratiques, exercices et QCM.

Témoignages