• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Big Data Analysis in Insurance

2022/2023
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
School of Finance
Course type:
Elective course
When:
4 year, 3 module

Instructors

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 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.
  • неблокирующий Итоговый тест
    Экзамен в виде теста длительностью 40 минут
  • неблокирующий Аудиторная работа
    В процессе обучения оценивается работа на семинарских и практических занятиях: активность на семинарах, правильность решения задач
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 3 модуль
    0.5 * Самостоятельная работа + 0.3 * Аудиторная работа + 0.2 * 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.