Curso de Experto en Aplicación de BigData y Machine Learning al entorno asegurador (del 31 de enero al 22 de febrero) (32h)

Curso de Experto en Aplicación de BigData y el Machine Learning al entorno asegurador (tarificación, fraude y marketing) (del 31 de enero al 22 de febrero) (32h)

Organizado por la Escuela de Práctica Actuarial y Financiera del Instituto de Actuarios Españoles

El “Machine Learning” y el Big Data han abierto nuevos campos de aplicación dentro del sector asegurador. El presente curso pretenden dar una visión en conjunto de algunas de las principales técnicas de machine learning que se pueden aplicar a las diferentes actividades que realizan los actuarios en las compañías aseguradoras.

Evidentemente, con la llegada de esta nueva tecnología los actuarios tienden a ser los “científicos de datos” de las Aseguradoras y los conocimientos en este campo son cada vez más demandados, surgiendo la figura del Actuario Data Scientist.

Es recomendable tener conocimientos del software R a un nivel básico para poder aprovechar el contenido del curso.

Un trabajo de aplicación práctica de técnicas de machine learning al marketing para la fidelización y retención de clientes fue galardonado en la IV edición del Premio Actuarial SCOR para la península ibérica, correspondiente al año 2018.

Contenidos del curso

  1. Introducción al Big Data y a R (31 de enero de 2020)
    1. ¿Qué es el Big Data?
    2. Aplicaciones del Big Data al sector Asegurador
    3. Introducción a R y RStudio
  2. Técnicas de Machine Learning (1 de febrero de 2020)
    1. Modelos descriptivos versus Modelos predictivos
    2. Aprendizaje Supervisado, No Supervisado y Semi Supervisado
    3. Ingeniería de Datos: limpieza, depuración y transformación de datos
    4. Técnicas deMinería de Datos:
      1. Clustering
      2. Reglas de Asociación
      3. Predicción
      4. Clasificación
    5. Ejemplos con R: Clustering, Predicción y Clasificación
  3. Bondad de los Ajustes y Datos desequilibrados (7 de febrero de 2020)
    1. Medidas de bondad de ajuste de los modelos
    2. Matriz de Confusión
    3. Técnicas de balanceo de datos
    4. Matriz de Costes
    5. Generación Sintética de Datos (SMOTE)
  4. Customer Analytics I (7 de febrero de 2020)
    1. Comprendiendo al cliente y al mercado
    2. Modelos de Respuesta Incremental
    3. Modelos de Marketing
    4. Customer Lifetime Value
  5. Customer Analytics II (8 de febrero de 2020)
    1. Introducción a los Modelos RFM
    2. Modelos RFM adaptados al sector asegurador
    3. Segmentación mediante el algoritmo k-medias
    4. Modelización del Valor Cliente
    5. Selección de Clientes: Asignación de la clasificación a los nuevos clientes
    6. Aplicación del modelo RFM con R y Rstudio
  6. Modelos Lineales Generalizados (14 de febrero de 2020)
    1. Variable respuesta y predictores
    2. Modelo de regresión lineal. Respuesta Normal
    3. Los componentes de un GLM.
    4. Distribuciones de la familia exponencial
  7. Aplicación de R a la tarificación (15 de febrero de 2020)
    1. Estimación y bondad de ajuste en GLM
    2. Respuestas discretas y continuas
    3. Modelos aditivos
    4. Ejemplos de ajustes a datos reales con R.
  8. Reputación y Recomendadores (21 de febrero de 2020)
    1. Reputación y Redes Sociales
    2. Análisis de Sentimiento en Twitter
    3. Reputación en la red social Twitter: ejemplo práctico
    4. Sistemas de Recomendación
    5. Filtrado Colaborativo: cliente a cliente o elemento a elemento
    6. Crear un recomendador con el software R
  9. Detección del Fraude (22 de febrero de 2020)
    1. Introducción y definición del fraude
    2. Técnicas para la detección del fraude
      1. Técnicas Clásicas
      2. Técnicas de Aprendizaje Automático
    3. Modelización del fraude
    4. Caso Práctico de Detección de Fraude con R y RStudio

Ponentes

José Manuel Pavía Miralles. Catedrático de Economía Aplicada de la Universitat de València

José A. Álvarez Jareño. Profesor Asociado de Economía Aplicada de la Universitat de València y Mediador de Seguros

Fechas y lugar

Fechas: 31 de enero, y 1, 7, 8, 14, 15, 21 y 22 de febrero 2020 (viernes y sábado)
Horario: viernes de 16h a 20h, sábados de 9:30h a 13:30h
Lugar: Aula de formación del Instituto de Actuarios Españoles (C/ Víctor Andrés Belaunde, 36, bajo Dcha, 28016 Madrid)
El Aula está dotada de los equipos y software necesario para el curso.
Duración: 32h

Importe y becas

Actuarios Colegiados y Miembros Patrocinadores: 1.300€ *

Otros asistentes: 2.500€ *

* Por matricula y pago antes del 10 de diciembre 2019

A partir del 11 de diciembre 2019:

Actuarios Colegiados y Miembros Patrocinadores: 1.560€

Otros asistentes: 2.750€

El Instituto de Actuarios Españoles ofrece un programa de becas a Actuarios Colegiados en situación de desempleo (2 becas del 75%) (ver condiciones).

CPD

El seminario tiene asignadas 32 horas de CPD de contenido técnico.

Inscripciones

Big Data Machine Learning 2020

Condiciones generales y política de cancelación

En el caso de inscribirse como demandante de empleo debe enviar, adicionalmente al formulario, certificación de estar inscrito como demandante de empleo, a epaf@actuarios.org. No se valorará ninguna petición de beca que no cumpla este requisito. Sólo se comunicará la concesión de la beca.