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Interpretability of Machine Learning models
Data Science

Interprétabilité des modèles de machine learning (en Python ou R)

La formation débute par une présentation des outils d’analyse globales tels que les graphes de dépendance, les permutations et les interactions. Nous enchaînons ensuite avec les méthodes locales par modèle agnostique et concluons avec l’approche de Shapley, basée sur la théorie des jeux. Le module peut être illustré soit en R (IML) ou en Python (Scikit learn). L’ensemble des codes étant fournis aux participants.

Interest rate & inflation modeling
Gestion des risques

Modélisation des taux d’intérêt et de l’inflation

Cette formation présente les différentes approches de modélisation des taux d’intérêt ainsi que de l’inflation. Tout au long de ce module, nous accordons une attention particulière à l’estimation économétrique de ces modèles à l’aide de séries temporelles et à leur utilisation en gestion des risques.

Actuarial analytics with clustering algorithms
Data Science

Actuarial analytics with clustering algorithms (in Python)

La formation présente les principaux algorithmes de clustering utilisés tant pour la visualisation d’un portefeuille d’assurance, que pour l’identification des profils types d’assurés ainsi que leur sinistralité.

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