Анализ больших данных в страховании

2023/2024

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Школа финансов

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

4-й курс, 3 модуль

Преподаватели

Полякова Марина Васильевна

Чулков Сергей Павлович

Программа дисциплины

Аннотация

Целью учебной дисциплины «Анализ больших данных в страховании» является ознакомление бакалавров с современными методами работы с данными в страховании на разных этапах жизненного цикла страхового продукта, изучение их возможностей и ограничений, получение представления об особенностях задач анализа данных в страховании и навыков построения моделей с использованием языка Python.

Цель освоения дисциплины

• Целью учебной дисциплины «Анализ больших данных в страховании» является ознакомление бакалавров с современными методами работы с данными в страховании на разных этапах жизненного цикла страхового продукта, изучение их возможностей и ограничений, получение представления об особенностях задач анализа данных в страховании и навыков построения моделей с использованием языка Python.

Планируемые результаты обучения

• Знать структуру и состав данных в страховании
• Знать форматы данных, возникающих в страховых задачах
• Владеет навыками постановки задач
• Умеет формировать структуру данных и моделей
• Знает методы и модели, применяемые в целях анализа
• Умеет применять модели к различным данным, анализировать получаемые результаты
• Умеет использовать Python для моделирования
• Знает подходы к оптимизации/модификации данных и моделей

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Структуры данных в страховании.
• Тема 2. Постановка задачи и формирование структуры для последующего анализа
• Тема 3. Обзор моделей машинного обучения, применяемых для решения различных задач в страховании. (параметрические и непараметрические методы)
• Тема 4. Введение дополнительных параметров в модели

Элементы контроля

• Групповой проект
  Контроль выполнения осуществляется на практических занятиях
• Итоговый тест

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 3 модуль
  0.7 * Групповой проект + 0.3 * Итоговый тест

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Введение в эконометрику : учебник для вузов, Доугерти, К., 2010
• Путеводитель по современной эконометрике : учеб.- метод. пособие для вузов, Вербик, М., 2008

Рекомендуемая дополнительная литература

• Практическая эконометрика в кейсах : учеб. пособие / В.П. Невежин, Ю.В. Невежин. — М. : ИД «ФОРУМ» : ИНФРА-М, 2019. — 317 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа: http://www.znanium.com]. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/20052.

Авторы

• Полякова Марина Васильевна
• Чулков Сергей Павлович