본회는 회원의 전문성 제고를 위하여 다음과 같이 교육을 시행하오니 회원 여러분의 많은 관심과 신청 바랍니다. 감사합니다. | |||||||||||||||||||||||||||||
◈ 과정 개요 | |||||||||||||||||||||||||||||
(1일차) 2025-09-08(월) 14:00~18:00 (4H) (2일차) 2025-09-09(화) 14:00~18:00 (4H) (총 8시간 / 2일) | |||||||||||||||||||||||||||||
장 소 | 한국보험계리사회 세미나실 (주소: 서울시 종로구 새문안로3길 15, 당주동 동원빌딩 4층) | ||||||||||||||||||||||||||||
학습목표 | 1) 예측 분석의 주요 모델링 방법론과 핵심 개념을 정의하고 설명할 수 있다. 2) 데이터 전처리, 모델링, 결과계산 등 예측 분석의 실질적인 기법을 적용하고 수행 3) 다양한 시각화 자료와 모델 결과를 분석하고 여러 방법론을 비교하여 장단점을 파악 4) 비즈니스 문제해결을 위해 예측분석의 전 과정을 설계, 종합적인 평가를 통해 최종전략 구성 | ||||||||||||||||||||||||||||
1) 예측 분석 역량 강화 및 데이터 기반 의사결정에 관심 있는 모든 부서의 임직원 2) Google NotebookLM 등 최신 AI 도구를 학습에 적용해 보고 싶으신 분 | |||||||||||||||||||||||||||||
사전지식 | Exam P, Exam SRM, VEE Mathematical Statistics | ||||||||||||||||||||||||||||
준 비 물 | 1. 기자재: 노트북, 태블릿, 또는 스마트폰을 준비해주세요. (다만, 원활한 학습을 위해 스마트폰보다는 노트북이나 태블릿 사용을 권장함) 2. 프로그램: Google 계정 (NotebookLM 서비스 로그인을 위해 필요함) | ||||||||||||||||||||||||||||
강사소개 | 김현수 (뮌헨재보험 생명보험부 계리컨설팅 부장) | ||||||||||||||||||||||||||||
이수학점 | 8학점 | ||||||||||||||||||||||||||||
수강인원 | 선착순 60명 (※ 수강신청자는 선착순으로 접수하며, 조기마감될 수 있습니다.) | ||||||||||||||||||||||||||||
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◈ 강의일람표 | |||||||||||||||||||||||||||||
강의시간 | 8시간 / 2일간 | ||||||||||||||||||||||||||||
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◈ 수강신청 방법 | |||||||||||||||||||||||||||||
수강신청 | 계리연수원 > 집합교육 > 과목선택 > 수강신청 | ||||||||||||||||||||||||||||
교 육 비 | 1) 법인회원사 소속이며(AND) 개인회원 : 100,000원 (50%할인) | ||||||||||||||||||||||||||||
2) 법인회원사 소속이거나(OR) 개인회원 : 150,000원 (25%할인) | |||||||||||||||||||||||||||||
3) 일반 : 200,000원 | |||||||||||||||||||||||||||||
※ 법인회원·개인회원 교육비 할인혜택은 당해연도 회비 납부 기준으로 적용됩니다. ※ 고용보험 환급과정이 아닙니다. | |||||||||||||||||||||||||||||
교 육 비 납부방법 | 계좌입금 또는 카드결제 중 한 가지 방법을 선택 교육일 전까지 납부 협조바랍니다. 1) 계좌입금 : 우리은행 1005-502-527602 예금주:(사)한국보험계리사회 ※ 전자계산서는 요청 시 발급하며, 요청 시 사업자등록증 사본을 이메일 <actuary@actuary.or.kr> 로 보내주시기 바랍니다. 2) 카드결제 : 계리연수원에서 온라인으로 결제 또는 교육 당일 방문 결제 | ||||||||||||||||||||||||||||
문 의 처 | 전화 02-782-7440 (내선1번), 이메일 actuary@actuary.or.kr | ||||||||||||||||||||||||||||
한국보험계리사회 |
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[한보계 제25-068호] 「예측 모델링 교육 - 개인 맞춤형 AI 학습과 함께」 시행 안내 (9.8-9.9).pdf
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[붙임] 교육개요 - 예측 모델링 교육.pdf