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Actuarial Data Science

Actuarial Data Science

Maschinelles Lernen in der Versicherung

vonSeehafer, Martin | Nörtemann, Stefan | Offtermatt, Jonas | Transchel, Fabian | Kiermaier, Axel | Külheim, René | Weidner, Wiltrud
Deutsch, Erscheinungstermin 18.01.2021
lieferbar

Buch (broschiert)

59,95 €
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eBook (EPUB ohne DRM)

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Neben den klassischen Tätigkeitsfeldern der Versicherungsmathematik wie Produktentwicklung und Bilanzierung wird der praktisch tätige Aktuar zunehmend mit neuen Anforderungen aus IT-Automatisierung, Datenmanagement und weiteren spannenden Aufgaben aus den Bereichen Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz...

Informationen zum Titel

978-3-11-065928-3
Kusterdingen
18.01.2021
2021
1
Buch (broschiert)
654 g
370
240 mm x 170 mm x 22 mm
8 b/w and 86 col. ill.
Deutsch
Informatik, Wissensmanagement
Neben den klassischen Tätigkeitsfeldern der Versicherungsmathematik wie Produktentwicklung und Bilanzierung wird der praktisch tätige Aktuar zunehmend mit neuen Anforderungen aus IT-Automatisierung, Datenmanagement und weiteren spannenden Aufgaben aus den Bereichen Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz betraut. Das vorliegende Buch bietet eine Einführung in Data-Science-Anwendungen in der Versicherungsbranche (= Actuarial Data Science). Es richtet sich an (werdende) Aktuare und allgemeiner an alle quantitativ im Finanz- und Versicherungsbereich Tätigen und Studenten, die sich einen Einblick in die eingesetzten Konzepte und Technologien verschaffen möchten. Neben den mathematisch-technischen Grundlagen werden auch mögliche Auswirkungen auf die Organisationsstruktur der Unternehmen sowie Fragen aus dem gesellschaftlichen Umfeld einschließlich Datenschutz ausführlich diskutiert. Aufgrund der Wichtigkeit dieser Themen hat die Deutsche Aktuarvereinigung e.V. (DAV) entschieden, sie in das Programm für Aus- und Weiterbildung der Aktuarinnen und Aktuare zu integrieren. Die sieben Autoren dieses Buches sind allesamt Dozenten in diversen Lehrveranstaltungen der Deutschen Aktuar Akademie (DAA) im Themenfeld Actuarial Data Science.
Martin Seehafer, München; Stefan Nörtemann, Essen
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