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)
 

pratique des logiciels R et Excel