• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Анализ больших данных в страховании

Статус: Курс по выбору (Экономика и статистика)
Направление: 38.03.01. Экономика
Кто читает: Школа финансов
Когда читается: 4-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 28

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

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

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

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

Элементы контроля

  • неблокирующий Групповой проект
    Контроль выполнения осуществляется на практических занятиях
  • неблокирующий Итоговый тест
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

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

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