Currículo
Data Science para Actuários ADS-MCA
Contextos
Groupo: Actuarial Science > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Optativas
ECTS
4.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Proporcionar conhecimentos sólidos de algoritmos para análise de dados atuariais, utilizando software especializado para ciência de dados.
Programa
Introdução à análise de dados atuariais Aprendizagem supervisionada: regressão e classificação Modelos lineares regularizados: ridge, lasso e elastic net. k-vizinhos mais próximos Árvores de decisão Métodos Naïve Bayes Máquinas de vetores de suporte Redes neuronais e aprendizagem profunda. Métodos de ensemble: bagging, boosting e random forests Aprendizagem não-supervisionada
Método de Avaliação
A metodologia de ensino tem carácter teórico-prático. Nas aulas são introduzidos os conceitos teóricos presentes no programa da disciplina e resolvidos problemas de ilustração da matéria lecionada com recurso a programas de software estatístico. Nestes problemas serão analisados dados reais de seguradoras. A nota final, numa escala de 0 a 20, é atribuída com base num exame escrito e num exame a ser respondido em computador.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 73.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- An Introduction to Statistical Learning with Applications in R: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani., 2013 1st ed., Springer Texts in Statistics
- Machine Learning,: Peter Flach 2012 Cambridge University Press
- Machine learning with R: Brett Lantz 2013 Packt Publishing Limited