E-mentoring :
Analyse prédictive des sinistres

Dernière mise à jour le 16 mars 2021

Programme de la formation

Vous disposez d’une base de données regroupant des contrats d’assurance. Pour chaque contrat, vous pouvez utiliser plusieurs variables explicatives. Il s’agit alors de construire un ou plusieurs modèles de machine learning (régression) pour prédire le montant de sinistres. Découvrez ce parcours en vidéo ! 

 

 

Le parcours défini est le suivant :

 

  • Contexte de l’application des modèles de machine learning en assurance
  • Exploration des données
  • Application de plusieurs modèles de machine learning
  • Comparaison des modèles avec une métrique choisie

 

Ci-dessous les bases de données à télécharger :

 

  • Base d’apprentissage : http://dataks.bitbucket.io/ml/insurance_train.csv
  • Base de test : http://dataks.bitbucket.io/ml/insurance_test.csv

Métrique d’évaluation : RMSE

Date

Parcours d’une durée d’un mois. Inscription libre à tout moment : e-learning accessible depuis votre poste de travail 24/24H, 7/7J.

Prix : 150 € HT + TVA 20 %, soit 180 % TTC.

Programme adaptable,
sur-mesure

Points clés

À qui s’adresse cet e-mentoring ?

À toute personne souhaitant comprendre le fonctionnement de machine learning pour la prédiction des sinistres.

Pour obtenir quoi ?

Construire un ou plusieurs modèles de machine learning (régression) pour prédire le montant de sinistre.

Quels objectifs pédagogiques ?

  • Comprendre les limites de l’analyse descriptive
  • Apprendre à 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 ?

Savoir utiliser « R » et « R Studio ».

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.

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