Blick ins Buch

Actuarial Data Science

Maschinelles Lernen in der Versicherung

Martin Seehafer, Stefan Nörtemann, Jonas Offtermatt, Fabian Transchel, Axel Kiermaier, René Külheim, Wiltrud Weidner (Autoren)

Buch | Softcover

X, 370 Seiten

2021
De Gruyter (Verlag)
978-3-11-065928-3 (ISBN)

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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 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

Erscheinungsdatum	21.01.2021
Reihe/Serie	De Gruyter STEM
Zusatzinfo	8 b/w and 86 col. ill.
Verlagsort	Berlin/Boston
Sprache	deutsch
Maße	170 x 240 mm
Gewicht	660 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management
Schlagworte	actuarial mathematics • Actuary • Actuary, Data Science, Financial Mathematics, Actuarial mathematics • Aktuar • Business & Economics • Computers • Database Management • Data Mining • Data Science • enterprise applications • Financial Mathematics • Finanzmathematik • Informatik • Information Management • Mathematics • probability & statistics • Statistics • Statitistics • Versicherungsmathematik
ISBN-10	3-11-065928-X / 311065928X
ISBN-13	978-3-11-065928-3 / 9783110659283
Zustand	Neuware