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Analyse de données en actuariat

Vous trouvez le plan du cours détaillé pour la session H2020 en cliquant sur le lien suivant. Vous y trouvez toute l'information ainsi que la planification du cours.

Objectifs

Comprendre les fondements des méthodes d'apprentissage statistique supervisées et non- supervisées sous un angle actuariel. Applications de différentes méthodes pour l'analyse de données actuarielles à l'aide d'un langage de programmation comme R ou Python. Applications actuarielles typiques en assurance-vie, assurance IARD, assurance collective, régimes de retraite ainsi qu'en finance.

Sommaire du contenu

Exploration de données, validation et vérifications; Méthodes d'apprentissage statistique supervisées et non-supervisées; Analyse aux composantes principales; Arbres de décision et de classification; Groupement et partitionnement de données (cluster analysis); Analyse de données temporelles;

Ce cours comporte une séance de travaux pratiques (TP) de deux heures par semaine.

Le cours est une composante de l'examen Statistics for Risk Modeling de la Society of Actuaries et de l'examen Modern Actuarial Statistics II de la Casualty Actuarial Society.

Données utilisées dans le cours

Toutes les données utilisées dans ce cours se trouvent dans le répertoire data dans mon GitHub