Le programme du certificat est centré sur les cours suivants :
- Statistical learning methods for insurance (LACTU2310 • Q2 • 15h • 3 crédits)
- Deep learning pour l’assurance et la finance (LDATS2310 • Q2 • 15h • 3 crédits)
- Data Mining ( LDATS2350 • Q2 • 15h+15h • 4 crédits)
Ces cours sont complétés en amont par une introduction à Python organisée par le SMCS (1 crédit) et dispensée pendant les deux premières semaines de Q2 (deux journées entières, sans examen). Les étudiants ayant des lacunes en matière de logiciel (R et Python), pour lesquels l’introduction dispensée par le SMCS en début de Q2 ne suffirait pas, peuvent ajouter à leur programme :
- Logiciels et programmation statistique de base (LSTAT2020 • Q1 • 15h+15h • 4 crédits)
Les horaires des cours composant ce certificat sont aménagés afin de pouvoir concilier ce programme avec la pratique d’une activité professionnelle. Les cours et les activités spécifiques au certificat se donnent le lundi pendant le second quadrimestre, précédés par les activités spécifiques au certificat organisées sur la même plage horaire.