Data science mentoring : cas pratique d’application

Cette formation donne 120 points PPC aux membres qualifiés de l’Institut des Actuaires

Programme de la formation

La Data Science est une nouvelle matière qui s’appuie sur trois piliers : la capacité de calcul, l’accès à de volumineuses bases de données, et l’application à des modèles prédictifs très utiles en assurance.

Caritat a mis en place une formation à distance qui permet des calculs réels en utilisant des outils accessibles sur le net et des bases open data. La toile n’offre pas accès à des bases utilisables pour les problématiques assurantielles.

Caritat a donc appuyé ses exemples pratiques sur des données du prix de l’immobilier qui présente des similitudes certaines avec l’assurance dans la mesure où l’on doit déterminer le prix d’un produit dont on ne connait pas le prix de revient.

Jour 1 : introduction à « R »

Jour 2 : webscrapping

Jour 3 : nettoyage de données

Jour 4 : visualisation des données

Jour 5 : machine learning

Projet final : analyse du prix immobilier à Paris

Vous approfondirez les éléments suivants :

  • Webscrapping

    • Connaissance de la structure des pages html
    • Manipulation des codes html
    • Manipulation des expressions régulières
  • Nettoyage de données

    • Manipulation des vecteurs et des data.frame
    • Fusion et sélection de données
  • Machine learning

    • Apprentissage supervisé
    • Régression
    • Prédiction du prix immobilier
  • Visualisation des données

    • Utilisation du package ggplot2
    • Types de visualisation
    • Graphiques interactifs
    • Formattage des tables
  • Visualisation géographique

    • Manipulation des fichiers shapefile
    • Carte choroplète
    • Graphiques interactifs
  • Outil de production

    • Rmarkdown
    • htmlwidgets
    • Tableaux de bord

 

Pour mieux comprendre ce que vous allez apprendre, une partie des résultats est consultable sur cet article : https://kezshi.github.io/4_prix_immo.html.

Un autre exemple de prédiction du prix est présenté dans cet article.

Dernière date

5 et 6 et 7 et 8 et 9 mars 2018

Horaires

9h00 - 10h00

Prix
  • 500 € HT
  • TVA 20%
  • 600 € TTC
Lieu

CARITAT, 5 rue Tronchet 75008 PARIS

Session suivante

En 2019

Durée

1 jour

Programme adaptable,
sur-mesure

Notre formateur

Kezhan SHI

Membre certifié de l’IA. Il est titulaire d’un master en actuariat de l’Université Paris Dauphine et a également fait l’École Centrale Paris. Il a travaillé chez Prim’Act, Direct Assurance et Aviva, avant de rejoindre Allianz en 2017, au titre de Data Scientist.

Points clés

À qui s’adresse cet e-learning ?

À toute personne souhaitant analyser des données dans les différents domaines d’assurance : marketing, tarification, résiliation, sinistres, fraudes, innovation produits.

Pour obtenir quoi ?

Démystifier la Data Science en réalisant un projet avec « R ».

Comment ?

1h de mentoring par appel vidéo, 2h d’exercices par jour, assistance pour le code, réponses aux questions (téléphone, appel vidéo, mail). Les supports seront adressés par mail, et comprendront les explications sur les différentes techniques et fonctions, des exercices et des mises en pratique pour la réalisation du projet.

Chaque jour avant 20h, les réponses aux questions doivent être envoyées. Vous pouvez poser des questions à tout moment ; la question sera traitée en moins de 2h de 9h à 22h. Vous devez envoyer le projet finalisé dans un dossier comprenant : un fichier rmd, un fichier html, directement compilé à partir du fichier rmd. En fin de formation, vous recevrez la correction pour la réalisation du projet.

Quels sont les prérequis ?

Aucun en particulier. L’intérêt et l’utilisation des outils numériques sont cependant fortement recommandés.

Chaque participant se munira d’un ordinateur portable avec webcam et micro, d’une bonne connexion internet, sur le navigateur Chrome.

Points forts

Un Data Scientist, expert du domaine.

Une approche complète alliant théorie et pratique pour démystifier la Data Science en réalisant un projet avec « R ».

Des exercices pratiques qui illustrent les aspects les plus techniques du parcours.

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