Бакалавриат
2023/2024![Цель освоения дисциплины](/f/src/global/i/edu/objectives.svg)
![Планируемые результаты обучения](/f/src/global/i/edu/results.svg)
![Содержание учебной дисциплины](/f/src/global/i/edu/sections.svg)
![Элементы контроля](/f/src/global/i/edu/controls.svg)
![Список литературы](/f/src/global/i/edu/library.svg)
Анализ больших данных в страховании
Статус:
Курс по выбору (Совместная программа по экономике НИУ ВШЭ и РЭШ)
Направление:
38.03.01. Экономика
Кто читает:
Школа финансов
Где читается:
Факультет экономических наук
Когда читается:
3-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
- 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 проектКонтроль выполнения осуществляется на практических занятиях
- 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.