ACTL3151

精算数据与分析

课程定位 ACTL3151 是精算专业在大三最具‘转型’意义的实战必修课。它解决了精算师在 AI 时代最迫切的技能需求：如何将传统统计与现代机器学习融合？它是通往精算师协会 (IAA) 认证以及数据科学家岗位的实战通行证。它将高阶 R 语言编程、统计学习与真实的保险索赔预测深度整合，是培养‘具备机器学习武装精算专家’的必修课。 技术栈与学习内容 课程围绕‘监督与非监督学习在精算中的应用’展开。核心技术栈包括：R 语言、Tidyverse 库、以及正则化技术。学习内容涵盖：线性与广义线性模型 (GLM) 进阶、决策树与随机森林、支持向量机 (SVM)、以及神经网络在理赔预测中的应用。此外，课程重点研究了交叉验证与模型正则化 (Lasso/Ridge)。学生将学习如何利用 R 构建高性能的欺诈检测模型。课程强调‘模型可解释性与精度的平衡’。 课程结构 10 周理论高强度输出与每周 2 小时建模 Lab 结合。评估体系对接现代精算实务：包含针对算法推导的期中机考、一个要求解决真实‘保险欺诈识别’的大型 Assignment、以及一场强调模型集成策略与非线性判定的期末综合大考。该课极其强调‘数据物理背景的挖掘’。 适合人群 精算专业大三学生。必须具备扎实的 ACTL2131 基础。如果你渴望在未来的 InsurTech 浪潮中掌控核心算法，这门课是你的神功。建议每周投入 20-25 小时进行代码迭代。