Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phân tích dữ liệu bảo hiểm

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

MAT508069

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 45 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: 105 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

Tự chọn

9. Ngành áp dụng:

CTĐT Toán tài chính

10. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

11. Mục tiêu học phần:

Học phần Phân tích dữ liệu bảo hiểm hướng đến thực hiện các mục tiêu sau đây: - Cung cấp các khái niệm quan trọng trong học máy thống kê, có kiến thức về các thuật toán học có giám sát và học không giám sát; - So sánh và sử dụng các thuật toán học có giám sát và học không giám sát cơ bản - Cung cấp cách thức sử dụng các gói lệnh học máy thống kê trong phần mềm R, Python - Sử dụng các thuật toán cơ bản của phương pháp học máy thống kê và phần mềm liên quan để giải quyết các vấn đề nghiên cứu trong dữ liệu bảo hiểm và tài chính

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Học phần này đề cập đến các kỹ thuật phân tích các nhóm dữ liệu như dữ liệu về dữ liệu tử vong, dữ liệu sức khỏe, dữ liệu bảo hiểm, nhằm phục vụ cho các phân tích định phí bảo hiểm, định lượng rủi ro và ra quyết định. Cụ thể, học phần sẽ tập trung vào nhóm kỹ thuật phân tích dự báo và học máy thống kê cùng với các ứng dụng của các kỹ thuật này trong lĩnh vực actuary. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu bao gồm phân tích dữ liệu khám phá, phân loại và dự báo với mô hình hồi quy; phân tích mô tả, suy diễn và dự báo; phân tích bằng học máy và học máy thống kê có giám sát hoặc không giám sát. Học phần cũng giới thiệu các chuẩn mực và quy tắc trong quản trị rủi ro liên quan đến sử dụng và phân tích dữ liệu