Compétences visées

Principaux enjeux de la tarification d’assurances (Cycle de production, anti-sélection, asymétrie d’information …)
Décomposition d’une prime d’assurance (Prime Pure, Frais Généraux, Coût du Capital, Réassurance)
Principes de mutualisation et de segmentation
Nettoyage des données
Pratique des modèles linéaires généralisés et construction d’un zonier
Nouvelles techniques issues de la data science (Gradient Boosting, Random Forest)
 

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

2.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves