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Pratique de la Data Science
 

E-learning | E-mentoring en assurance
Pratique de la Data Science

Dernière mise à jour en novembre 2022

Programme de la formation

Une plateforme d’e-learning accessible 24h/24, alliant cours en ligne, quiz et exercices pratiques ! Autonome, vous progresserez à votre rythme, encadré par des formateurs lors de séances d’échanges. Des coachings personnalisés sont également disponibles.

 

Apprivoisez le fonctionnement des algorithmes et leur mise en place dans Python ou « R » !

  • Module 1 débutant : Introduction à la programmation

    • Bases de programmation
    • Manipulation des données
    • Visualisation des données

  • Module 2 débutant : Bases mathématiques

    • Algèbre linéaire
    • Calculs différentiels
    • Statistiques

  • Module 3 débutant : Machine learning

    • Introduction au machine learning
    • Principe et utilisation des algorithmes prédictifs
    • Feature engineering et tuning des modèles

  • Module 4 débutant : NLP

    • Manipulation des données textuelles
    • Qualité des données textuelles
    • Techniques avancées de NLP

  • Module 5 expert : Computer vision

    • Manipulation des données images
    • Techniques avancées de traitement d’images
    • Détection d’objets

  • Module 6 expert : Deep learning

    • Introduction au deep learning
    • Mise en place des modèles de deep learning
    • Application de deep learning aux images
    • Application de deep learning aux textes

  • Module 7 expert : Thématiques transverses

    • Qualité des données
    • Détection d’anomalies
    • Analyse des données géographiques
    • Chatbot et automatisation des échanges

  • Module 8 expert : Cas d’usage en assurance

    • Aide à la souscription et contrôle post-souscription
    • Marketing, cross selling et fidélisation
    • Gestion des sinistres et détection de fraude
Date

Durée parcours débutant modules 1 à 4 : 24 semaines.
Durée parcours expert modules 5 à 8 : 24 semaines.
Inscription libre à tout moment : e-learning accessible depuis votre poste de travail 24/24H, 7/7J.
Prix consultable sur le programme.

Programme adaptable,
sur-mesure

Points clés

À qui s’adresse ce e-learning ?

À toute personne souhaitant apprendre les techniques de data science avec un rythme flexible. Pour mettre en place des projets data dans les différents domaines d’assurance : marketing, tarification, résiliation, sinistres, fraudes, innovation produits.

Pour obtenir quoi ?

Apprivoiser le fonctionnement des algorithmes et leur mise en place dans Python ou « R » !

Quels objectifs pédagogiques ?

  • Maîtriser les bases de programmation et les bases théoriques
  • Implémenter les algorithmes de machine learning
  • Maîtriser le processus global data science pour la mise en place des projets data

Quelles méthodes mobilisées ?

  • Explication des notions théoriques de façon intuitive et visuelle
  • Cas pratiques de programmation
  • Suivi de la réalisation des exercices
  • Sessions de mentoring à distance

Quels prérequis ?

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

Quelles modalités d’évaluation ?

Les apprenants seront autonomes dans le suivi des cours, avec des vidéos, des quiz et des exercices pour vérifier l’acquisition des connaissances.

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

Points forts

  • Retours d’expériences des formateurs sur des projets réels
  • Discussion autour des cas d’usage concrets
  • Astuces et bonnes pratiques concernant l’utilisation des modèles dans une entreprise d’assurance
  • Cas pratiques
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