Анализ больших данных в страховании

Бакалавриат 2022/2023

Статус: Курс по выбору (Экономика)

Направление: 38.03.01. Экономика

Кто читает: Школа финансов

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 4-й курс, 3 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Полякова Марина Васильевна, Чулков Сергей Павлович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Полная версия программы учебной 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

Самостоятельная работа
Содержание работ: провести предварительный анализ и подготовку данных; - оценить необходимые модели по имеющимся статистическим данным, возможно, с использованием современных статистических пакетов, провести модификацию моделей при необходимости; - дать содержательную интерпретацию полученным результатам оценивания.
Итоговый тест
Экзамен в виде теста длительностью 40 минут
Аудиторная работа
В процессе обучения оценивается работа на семинарских и практических занятиях: активность на семинарах, правильность решения задач

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 3 модуль
0.5 * Самостоятельная работа + 0.3 * Аудиторная работа + 0.2 * Итоговый тест

Программа дисциплины