1 Préambule

Le Ministère de l’Intérieur publie des données des accidents corporels de la circulation sur le site de data.gouv.fr. Ces données peuvent être intéressantes à étudier pour les assureurs auto, afin de comparer les sinistres internes de l’entreprise et les données externes.

Aussi, les techniques de Data Science utilisées sur ces bases peuvent également être appliquées aux données internes.

2 Objectif

L’objectif de cette formation est d’appliquer les outils de Data Science avec R, aux bases de données publiques des sinistres automobile corporels.

A qui s’adresse cette formation ?

• Aux actuaires ou à toutes personnes qui travaillent avec les données en assurance, banque et finance.
• A tous ceux qui souhaitent découvrir des outils de Data Science avec R.

Pour obtenir quoi ?

• Découverte et pratique des outils de Data Science avec R.
• Des techniques d’exploration des données
• Des outils de nettoyage des données
• Machine learning
• Data visualisation

Comment se déroule la formation ?

les apports théoriques sont complétés par des exercices pratiques sous R et Rstudio.

Quels sont les pré-requis ?

Aucun.

Y a-t-il besoin d’ordinateurs ?

Ordinateur avec R et Rstudio installés

3 Programme

Introduction

• Processus Data Science en assurance
• Objectifs de machine learning en assurance
• Processus de la construction d’un algorithme

Import des données

• Présentation des outils de collecte des données
• Utilisation des fonctions et packages R pour importer les données
• Processus efficace d’import
• Comparaison des fonctions

Transformation des données

• Techniques de nettoyage des données
• Tranformation des données de plusieurs types (textuel, numérique, temporel)
• Comparaisons des différents packages pour la transformation des données

Machine learning

• Arbre de classification
• Gradient boosting
• Forêt aléatoire
• Segmentation

Data Visualisation

• Processus d’exploration graphique automatisée
• Outils de visualisation
• Principes visualisation
• Mise en récit
• Tableau de bord

4 Exemples de visualisation

• Visualisation des proportions
• Comparaisons des catégories
• Evolution temporelle et périodicités
• Visualisation géographique
• Autres visualisation à venir

5 Informations pratiques

Durée: 2 jours

Dates:

• Toutes les formations inter-entreprises sont affichées sur la page de liste des programmes et calendrier des formations.
• En dehors de ces dates, merci de me contacter.