본회는 회원의 전문성 제고를 위하여 다음과 같이 교육을 실시하오니 회원 여러분의 많은 관심과 신청 바랍니다.
감사합니다.
※ 수강신청 링크 : https://bit.ly/3LrNAPi [ 계리연수원 > 집합교육 > 과목선택 > 수강신청 > 결제 ]
교육개요 | | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
과정명 | [Python for Insurance] 계리/금융을 위한 Python 프로그래밍 기초과정 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
한줄소개 | 인공지능 시대, 계리와 리스크관리에도 반드시 활용해야 하는 최고 인기 프로그래밍 언어 Python 기초 강좌 및 관련 프로그래밍 실습 * 향후 후속 강의인 계리, 리스크관리, 가정관리 등 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 강좌를 위한 기초 선수 과목 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
일시 | (1일차) 2023년 6월 8일(목) 13:00~18:00 (5시간) (2일차) 2023년 6월 9일(금) 13:00~18:00 (5시간) → 총 10시간 / 2일간 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
장소 | 한국보험계리사회 강의실 (서울 종로구 종로5길 68 코리안리빌딩 311호) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
교육대상 | 1) 계리사회에서 Python 각종 응용 과정을 위한 수강하시기 원하시는 분 (예: 향후 계리, IFRS17, 리스크관리 등 Python 활용 실습 과정에 대한 선수 과목) 2) 가정관리, 데이터 분석, 자산/부채 modeling(IFRS17, K-ICS), 상품개발 등을 python으로 하기를 원하시는 보험사 및 금융사 임직원 3) 향후 머신러닝, 인공지능을 업무에 직접 적용하고자 하는 보험사 및 금융사 임직원 ※ 이미 Python을 사용하여 활용하시는 분들은 수강하지 마시고 추후 다른 응용 강의에 참가하시면 됩니다. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
학습목표 | 1) 인공지능과 ChatGPT 시대 반드시 알아야 하는 Python 프로그래밍 기초 역량 마련 2) 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 학습을 위한 필수 기초 역량 마련 3) 계리/회계, 리스크관리, 가정관리, 상품개발 등 활용 위한 기반 마련 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의분야 | ■ 상품 ■ 계리 ■ 가정 ■ IFRS17 ■ 리스크 ■ 기타 : 마케팅, U/W 등 전분야 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의수준 | ■ 일반 □ 심화 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
사전지식 | 특이한 사항 없음 (이 과정은 다른 계리/리스크관리에 Python을 적용한 과정의 선수과정으로 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 됩니다.) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
교재명 | 강의 관련 자료 및 실습 코드 제공 예정 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
프로그램 | python 및 google colab 등 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
준비물 | 노트북, 마우스, 사전에 구글 계정 준비 등 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
이수학점 | 10학점 (이수조건: ①교육 80%이상 수강 & ②교육설문조사 참여) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
교육비 |
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수강신청 | 계리연수원에서 수강신청 [계리연수원 > 집합교육 > 과목선택 > 수강신청 > 결제] | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
강의일정표(안) | | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
강 의 목 차 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
날짜 | 시간 | 과목명 | 학습내용 개요 | 시간 | 강사명 | ||||||||||||||||||||||||||||||
6월 8일 (목) | 13:00~13:50 | 과정 소개 및 환경 변화 | 과정 소개 인공지능과 보험 환경 변화 | 50분 | 박규서 | ||||||||||||||||||||||||||||||
14:00~14:50 | Python 소개 | 파이썬 소개 구글 코랩 소개 및 설치 자료형과 연산자 (1) | 50분 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
15:00~15:50 | Python 이해 및 실습 | 자료형과 연산자 (2) 입출력 | 50분 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
16:00~16:50 | 1. 문법 - 식별자, 할당문, indentation, 주석 등 2. 제어문 - if문, while문, for문, 조건표현식 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
17:00~17:50 | 함수 모듈과 패키지 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
6월 9일 (금) | 13:00~13:50 | Python 프로그래밍 | (실습) 데이터 분석 위한 모듈 등 - Numpy, pandas, Matplotlib 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||
14:00~14:50 | (실습) 계리 함수, 모듈 만들기 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
15:00~15:50 | (실습) 계리 함수, 모듈 만들기 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
16:00~16:50 | (실습) 계리/재무 데이터 처리 및 분석 - 예: 인구통계(HMD) 데이터 등 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
17:00~17:50 | (실습) 데이터 시각화 및 학습 정리 | 50분 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
강 사 진 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||
강사명 | 소속 | 직함 | 경력 및 참여 프로젝트 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
박규서 | KSAAC | 대표 | - 한국외국어대학교 경영학과 겸임교수(회계와 인공지능 연계 강의) - 삼일회계법인, KPMG금융보험계리법인, 삼성생명, 라이나생명 등 - IFRS17, K-ICS, 계리시스템 및 ALM 관련 컨설팅 - 한국 공인회계사회 XBRL 개발위원회 개발실무위원 - 금융감독원 XBRL Task Force Team 실무위원 - AI/ML 연구 및 프로젝트, Python 활용 강의 등 - 2022 사망률예측 인공신경망 논문 발표 | ||||||||||||||||||||||||||||||||