Description: Actuarial Data Science : Maschinelles Lernen in Der Versicherung, Paperback by Seehafer, Martin; Nörtemann, Stefan; Offtermatt, Jonas; Transchel, Fabian; Kiermaier, Axel, ISBN 311065928X, ISBN-13 9783110659283, Like New Used, Free shipping in the US
Neben den klassischen Ttigkeitsfeldern der Versicherungsmathematik wie Produktentwicklung und Bilanzierung wird der praktisch ttige Aktuar zunehmend mit neuen Anforderungen aus IT-Automatisierung, Datenmanagement und weiteren spannenden Aufgaben aus den Bereichen Maschinelles Lernen/Knstliche Intelligenz betraut. Das vorliegende Buch bietet eine Einfhrung 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 Ttigen und Studenten, die sich einen Einblick in die eingesetzten Konzepte und Technologien verschaffen mchten. Neben den mathematisch-technischen Grundlagen werden auch mgliche Auswirkungen auf die Organisationsstruktur der Unternehmen sowie Fragen aus dem gesellschaftlichen Umfeld einschlielich Datenschutz ausfhrlich diskutiert.
Aufgrund der Wichtigkeit dieser Themen hat die Deutsche Aktuarvereinigung . (DAV) entschieden, sie in das Programm fr 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.
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Book Title: Actuarial Data Science : Maschinelles Lernen in Der Versicherung
Number of Pages: 380 Pages
Language: German
Publication Name: Actuarial Data Science : Maschinelles Lernen in Der Versicherung
Publisher: DE Gruyter Gmbh, Walter
Publication Year: 2021
Subject: Information Management, Databases / Data Mining, Statistics, Enterprise Applications / General
Type: Textbook
Item Weight: 23.3 Oz
Author: Jonas Offtermatt, Stefan Nörtemann, Axel Kiermaier, Martin Seehafer, Fabian Transchel
Subject Area: Computers, Business & Economics
Item Length: 9.4 in
Series: De Gruyter Stem Ser.
Item Width: 6.7 in
Format: Trade Paperback
