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Cours scientifiques - DS-ESILV-1 : Projet Big Data & Assurance

Domaine > Mathématiques appliquées.

Descriptif

Cours Projet Big Data & Assurance  

 

Le but du cours est de présenter la construction d’un projet data dans le secteur de l’assurance.

L’accent sera mis sur les difficultés rencontrées :

  • captation des données
  • questions organisationnelles et relationnelles entre directions,
  • maturation des besoins derrière l'intuition initiale
  • coaching des datascientists en dehors de leur code

 

Des professionnels pourraient partager leur retour d’expérience sur la mise en place de projets Big Data dans leur entreprise.

 

Les points abordés lors du cours seront :

  • Assureurs : quel patrimoine de données aujourd'hui ?
  • Les 3 étages de la valorisation de l'entreprise par les données (opérationnel, nouveaux services, nouveau business model), valorisation niveau opérationnel : tour d'horizon d'utilisation de la data, direction par direction dans une compagnie d'assurance, autres niveaux de valorisation : tour d'horizon des start up insurtech et leur exploitation de la donnée (alan, simply, ...)
  • Quelle organisation data ? faut-il un datalab ? comment le piloter ?
  • Big Data / actuariat : complémentarité ou concurrence ? comment les rapprocher ?
  • Que dit le droit sur l'utilisation des données : RGDP, pack assurances de la CNIL, directive distribution assurances, … ?
  • Ce que les objets connectés changent pour l'assurance : relation client, évaluation du risque, nouvelle matière assurable, assurance courte durée.

Objectifs pédagogiques

Evaluation

  • Base : Etude de cas écrite
  • Note complémentaire possible sur un projet à unstruire. Non défini à ce jour

effectifs minimal / maximal:

/30

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M2 Data Science

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS

    Programme détaillé

    Horaires des cours

    • 7 février 2019- 3h
    • 14 février 2019- 3h
    • 21 février 2019- 3h
    • 28 février 2019- 3h
    • 7 mars 2019- 3h
    • 14 mars 2019- 3h
    • 21 mars 2019- 3h

     

    Veuillez patienter