Actuarial Data Science
Seehafer, Martin, Nörtemann, Stefan, Offtermatt, Jonas, Transchel, Fabian, Kiermaier, Axel, Külheim, René, Weidner, Wiltrud
Produktnummer:
18a78803a2ed494a1d928f803e95e4ade8
Autor: | Kiermaier, Axel Külheim, René Nörtemann, Stefan Offtermatt, Jonas Seehafer, Martin Transchel, Fabian Weidner, Wiltrud |
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Themengebiete: | Actuarial mathematics Actuary Data Science Financial Mathematics |
Veröffentlichungsdatum: | 18.01.2021 |
EAN: | 9783110659283 |
Auflage: | 1 |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 370 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Verlag: | De Gruyter |
Untertitel: | Maschinelles Lernen in der Versicherung |
Produktinformationen "Actuarial Data Science"
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. Actuaries, business mathematicians and IT specialists in corresponding companies are increasingly confronted with new requirements in the areas of IT automation, data management, machine learning / AI and data security, which are not covered by their previous basic mathematical and scientific training. The authors (specialists and certified DAV teachers) provide a fundamental introduction to these topics.

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