GLM (Generalized Linear Model)
Découvrez, ou redécouvrez l’essentiel des modèles linéaires généralisés, leur utilité et leur mise en pratique en seulement 2 heures ! Introduction & motivations Rappels sur les résidus (bruts, standardisés, studentisés) Rappels sur les notions de levier et d’influence Concept de base d’un GLM (définition, prédicteur linéaire, fonction de lien, aléa, …) Sélection des composants (dont […]
Accéder à la formationLangage « R » – Les fondamentaux
Découvrez ou redécouvrez les bases du langage « R » en 2 heures. Un excellent coup de boost pour se lancer par la suite dans des études statistiques, des projets de data science, ou encore des applications Shiny ! Introduction Manipulation de données via le package « dplyr » Visualisation de données via le package « ggplot2 […]
Accéder à la formationMachine Learning – Forêt aléatoire (random forest)
Découvrez, ou redécouvrez l’essentiel des forêts aléatoires, leur utilité et leur mise en pratique en seulement 2 heures ! Introduction Motivation (« high variance » des arbres de décisions, pouvoir prédictif, …) Concept de base (notion d’ensemble, observation bagging, features bagging, OOB) Mise en pratique sous « R » Avantages & inconvénients Hyperparameters tuning & […]
Accéder à la formationMachine Learning – G.B.M. (Gradient Boosting Method)
Découvrez, ou redécouvrez, en seulement 2 heures, les méthodes de gradient boosting, qui permettent de créer un classifieur fort à partir de classifieurs faibles, ainsi que leur mise en application sous « R » ! Introduction Motivation Concept de base (notion d’ensemble itératif, classifieur faible, gradient, overfit, loss function, …) Mise en pratique sous « […]
Accéder à la formationMachine learning : Arbres de décisions
Appréhendez l’essentiel des arbres de décisions, leur utilité et leur mise en pratique !
Accéder à la formationProvisionnement – Découverte du package R « ChainLadder »
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures l’essentiel des méthodes de provisionnement à l’aide du logiciel « R » ! Introduction Exploration du package « ChainLadder » Mack chain ladder Bootstrap chain ladder Clark Quizz Fiche récapitulative
Accéder à la formationProvisionnement – Méthode de Bornhuetter–Ferguson
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures la méthode de provisionnement Bornhuetter–Ferguson et créez votre propre outil (réutilisable) pour la mettre en application !
Accéder à la formationProvisionnement – Méthode des link ratios
Découvrez, ou redécouvrez en 2 heures l’essentiel des méthodes dites « link ratio » – comme chain ladder ou london chain – et créez votre propre outil (réutilisable) pour les mettre en application ! Introduction Définition générale Cas particulier de la méthode « chain ladder » Cas particulier de la méthode « london chain » […]
Accéder à la formationQuantification de risque via courbes d’exposition, courbes de vulnérabilité et ILF
Découvrez en 2 heures les principaux outils de tarification dits « par exposition » et apprenez à les créer vous-même ! Introduction et motivation Rappel sur les méthodes de tarification Définition et construction d’une courbe d’exposition (via Excel) Définition et construction d’une courbe de vulnérabilité (via Excel) Définition et construction d’une courbe ILF (increased limit […]
Accéder à la formationRéassurance non-vie – Les fondamentaux
Découvrez l’essentiel du milieu de la réassurance non-vie en deux heures, idéal pour parfaire sa culture générale en assurance non-vie. Introduction Les différentes formes de réassurance Les différents types de risques pour les réassureurs Exercices (via Excel) Introduction aux méthodes de tarification Quizz Fiche récapitulative
Accéder à la formationStatistiques inférentielles et simulations de Monte-Carlo
Apprenez, en 2 heures, à exploiter la puissance de calcul d’un ordinateur et de « R » pour modéliser des risques via simulations de Monte-Carlo, à partir d’observations empiriques ! Introduction et motivation Rappels sur l’inférence statistique de paramètres (MME, MLE, MQE, MGE) et la GoF Rappel sur le concept de Monte-Carlo Mise en applications […]
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