Ce programme axé sur le management, le traitement des données de masse et l’Intelligence Artificielle est conçu pour ouvrir vos opportunités de carrière aux emplois de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle appliquées aux secteurs de l’assurance et la réassurance. Cette formation offre aux participants une compréhension plus approfondie des aspects scientifiques et techniques de l’Intelligence Artificielle.

PUBLIC VISE ET PRE-REQUIS 

Professionnels possédant préalablement des compétences en analyse statistique ainsi qu’une aisance pour la programmation informatique.
Il est conseillé d’avoir un niveau M2 en mathématiques appliquées, statistiques ou finance mathématique, ou un diplôme d’ingénieur ou d’école de commerce avec un contenu mathématique ou statistique conséquent. Aucune ancienneté professionnelle requise.

PROFIL DES STAGIAIRES

Qui sont les stagiaires de la formation ?

OBJECTIFS DE LA FORMATION

• Identifier les enjeux économiques : valeur client, tarification personnalisée, prévention ciblée des risques dans un cadre juridique et déontologique en évolution
  
• Sélectionner, déployer et mesurer les critères de performance des algorithmes d’Intelligence Artificielle en R ou Python adaptés à la problématique actuarielle traitée et aux données disponibles
• Arbitrer entre pouvoir prédictif et qualité interprétable lors du choix d’un algorithme de Data Science
• Participer aux différentes étapes de réalisation d’un projet de Data Science pour l’actuariat, du prétraitement des données à l’industrialisation des méthodologies retenues
• Comprendre les enjeux et contraintes juridiques et éthiques, dues à la règlementation Européenne et internationale du droit des données
• Mettre en œuvre des algorithmes de deep learning et de textmining, ainsi que leur passage à l’échelle sur des bases de données de grande taille
• Visualiser, communiquer et synthétiser l’information pertinente issue d’analyse de données massives, pour aider aux prises de décision opérationnelle
  
  

PROGRAMME
Le parcours de formation est organisé en 2 semestres. Le certificat peut être validé partiellement SEM 1 ou SEM 2.

SEMESTRE 1 : LES FONDAMENTAUX 
Initiation au machine learning avec Python - 1 JOUR + 24 H e-learning
Pratique de la data science avec R - 3 JOURS
Algorithmes d'Intelligence Artificielle - 2.5 JOURS
Mettre en oeuvre un projet de Machine Learning en assurance - 3.5 JOURS 

SEMESTRE 2 : APPROFONDISSEMENT
Droit des données en assurance, anonymisation et cybersécurité - 2.5 JOURS
Machine learning distribué et applications actuarielles - 2 JOURS
Deep learning, Textmining et Natural Language Processing - 2 JOURS
Apprentissage séquentiel pour la gestion des risques - 1.5 JOURS
Intelligence artificielle pour l'assurance - 2 JOURS

EQUIPE PEDAGOGIQUE

Découvrez ici la présentaiton des membres de l'équipe pédagogique du Certificat DSA

VALIDATION

L'assiduité à l'ensemble des modules est indispensable. L'obtention du certificat repose sur un examen écrit portant sur l'ensemble des blocs de compétences et un Grand Oral (rapport et soutenance de projet). Le taux de réussite moyen est de 91 % pour ce programme de formation.

CERTIFICATION 

La formation fait l'objet d'une certification "Management en Data Science pour l'Actuariat"  Certification enregistrée au répertoire spécifique (RS 3921) 

RDV sur notre chaîne Youtube :
=> les replay des webinaires d'informations portant sur la session 2020 
=> les portraits des stagiaires et intervenants de la promotion 2020 

TAUX DE REUSSITE

94% des stagiaires ont été certifiés en 2018

85% des stagiaires ont été certifiés en 2019

TAUX DE SATISFACTION

En 2018, le taux de satisfaction de la formation était de 100%

(50% des stagiaires se sont déclarés satisfaits, 50% très satisfait)