Science des données pour l'actuariat 1

  • Cours (CM) -
  • Cours intégrés (CI) 36h
  • Travaux dirigés (TD) -
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Niveau de l'enseignement : B2-Avancé ou Indépendant

Description du contenu de l'enseignement

* Introduction à la programmation python: syntaxe et librairies fondamentales (numpy, pandas)
* Graphique (matplotlib, seaborn), cartographie.
* principes de l'apprentissage : sélection de modèle, cross-validation, sur-apprentissages, biais/variance, early-stoping.
* régression : nettoyage et extension des données, sélection des variables.
* classification binaire, multi-classe, multi-labels, multi-output. Métriques : matrice de confusion, courbe ROC, sensibilité, rappel.
* Modèle linéaire généralisé : normal, gamma, poisson, multinomial.

Pré-requis obligatoires

statistiques élémentaires, notions de programmation

MASTER - Actuariat