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Durée :

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Titre : 
Executive MBA « Data Scientist des Métiers de l’Assurance » et Certificat d’Etudes Spécialisées « Data Scientist » (Pilier technique Data Science)
délivré par : 
Télécom Paris

Présentation

Face à la montée en puissance du numérique et du big data, l’assurance va connaître des bouleversements dans le domaine de l’offre produits/services et dans ses grands équilibres techniques et financiers. L’innovation bien comprise dans l’intérêt mutuel des assureurs et des assurés passera indéniablement par les canaux digitaux : d’où l’importance de créer une formation qui donne toutes les compétences qui seront demandées aux Data Scientists " assureurs ". Le manager Data Scientist est appelé à devenir le pivot de l’entreprise numérique. En effet, il va non seulement devoir mettre en place les process de collecte, de traitement et de gestion des données de masse au sein de son entreprise, mais aussi manager des équipes hétérogènes et transverses, et informer sa Direction Générale des implications stratégiques et éthiques que pourra avoir le recours à telle ou telle solution pour extraire les informations issues des Big Data. Il sera, certes, un scientifique expert dans le traitement et l’exploitation des données utilisées dans son métier, mais sa fonction ne se limitera pas qu’à un aspect technique. La formation vise à doter les futurs Data Scientists " assureurs " de l’ensemble des compétences-clés dont ils devront être pourvus pour conduire avec succès les projets des entreprises de leur secteur d’activité : des compétences techniques (« scientifiques transverses » et « métier »), mais aussi des compétences stratégiques, éthiques et managériales.

Objectifs

Cette formation permet d’acquérir 5 compétences-clés, à savoir :

  • Déployer l’infrastructure et les solutions technologiques permettant de collecter et d’analyser de grandes masses de données, afin d’en extraire de l’information,
  • Mettre l’information extraite de l’analyse des Big Data au service des lignes métiers d’une entreprise d’assurance,
  • Elaborer une stratégie d’entreprise dans le secteur de l’assurance adaptée au monde du numérique et du Big Data en appliquant les principes de l’Intelligence Economique et Stratégique (IES)
  • Intégrer l’éthique dans la stratégie d’entreprise pour agir en conformité avec les principes de la réglementation adaptée au monde numérique et applicable au secteur de l’assurance
  • Animer une équipe collaborative travaillant dans le cadre d’un projet Big Data
  • Programme

    Pilier 1 : « Technique » Data Science

    • Introduction à l'apprentissage statistique, nomenclature des problèmes, prise en main de Python et premiers algorithmes
    • Données structurées et numériques Données textuelles/Web
    • Données multimédia : Introduction au traitement des données multimédia : textes, images et sons
    • Apprentissage supervisé (classification/régression), théorie (Vapnick) et algorithmes (e.g. arbres, SMV, boosting, forêts aléatoire, lasso)
    • Techniques avancées pour l'apprentissage (ranking, on-line, renforcement, optimisation distribuées)
    • Apprentissage non supervisé (clustering, modèles à variables latentes, détection de nouveauté/anomalies)
    • HMM, modèles graphiques, réseaux bayesiens/markoviens
    • Visualisation de données massives
    • Stockage distribué
    • Calcul distribué
    • Machine-learning distribué, graph-mining (analyse des réseaux sociaux)

    Pilier 1 « Technique » (suite) : Les Grands Principes de l'Assurance

    • Fonctionnement général de l'assurance et de la réassurance
    • Assurance non-vie
    • Assurance vie
    • Assurance santé
    • Protection sociale
    • Droit
    • Rôle et responsabilité d'assurance
    • Gestion des compagnies d'assurances
    • La finance comme outil de pilotage stratégique

    Pilier 2 « Stratégie »

    • Comprendre le monde en stratège
    • Numérique et assurance
    • Travail en sous-groupes

    Pilier 3 « Ethique »

    • Big data, humanisme et transhumanisme (matière abordée : philosophie)
    • Troisième Révolution Industrielle (matières abordées : histoire/anthropologie/sociologie...)
    • Du contrôle des données au contrôle des algorithmes : pour une réglementation protectrice de la liberté (matières abordées : histoire des sciences/philosophie/droit)
    • Ouverture et protection des données publiques : l'Institut des Données de Santé et la CNIL (matières abordées : droit, déontologie...)
    • Big data dans l'entreprise et éthique : du droit à la conformité (matières abordées : droit, déontologie, conformité...)

    Pilier 4 « Management » - Manager autrement

    • Journée d'introduction
    • Fondamentaux du management
    • Découvrir, consolider et adapter sa posture de Leader
    • Leadership pour influencer les comportements
    • Développer la dynamique et la performance d'équipe
    • Communication collaborative : management collaboratif et nouveaux modèles organisationnels
    • Bilan et objectifs personnels et professionnels


     

  • Modalités pédagogiques

    Travaux en sous-groupe sur des cas pratiques – mode collaboratif privilégié Serious games

  • Public cible et prérequis

    Cette formation s’adresse à des cadres supérieurs, ingénieurs, techniciens, chefs de projet, informaticiens, statisticiens, souhaitant développer leurs compétences dans le domaine du Big Data appliqué à l’assurance et désireux de l’intégrer dans une démarche plus globale de conduite et d’accompagnement du changement avec un dimension stratégique et éthique. -Intérêt pour la programmation -Mathématiques (niveau Licence) -Suivi préalable avec succès du MOOC « Fondamentaux pour le Big Data » -Niveau minimum requis en anglais en fin de formation

  • Responsables

    • Florence PICARD

      Actuaire, elle est Présidente de la Commission Scientifique de l’Institut des Actuaires. Elle a exercé des responsabilités de direction et direction générale dans plusieurs groupes financiers et d’assurances. Elle est actuellement Présidente de l’EPA et de son Comité Scientifique.
    • Benoît DOS

      Directeur de la Communication Internet de l’ESA, il rejoint l’EPA en 2012, crée un service relation presse et élabore la politique de communication digitale de l’école. Il est aujourd’hui Directeur du Développement de l’IEPA, en charge du Marketing et de la Communication et Directeur Général et Secrétaire Général du Comité Scientifique de l’EPA.
  • Évaluation et certification

    Pilier Data Science : cf. CES Data Scientist Pilier Assurance : QCM portant sur l’ensemble des modules Pilier 2 : rédaction et soutenance d’un cas pratique en sous-groupes Pilier 3 : remise d’une synthèse écrite Pilier 4 : QCM

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