VersicherungsstatistikerIn
Berufsbereiche: Büro, Marketing, Finanz, Recht, Sicherheit / Elektrotechnik, Elektronik, Telekommunikation, IT / Wissenschaft, Bildung, Forschung und EntwicklungAusbildungsform: Uni/FH/PH
Berufsbeschreibung
VersicherungsstatistikerInnen befassen sich mit Theorie und Praxis der Erfassung und Analyse von Daten. Sie erfassen, bearbeiten und interpretieren versicherungsrelevante Daten, vor allem Schadenfälle und Schadenmeldungen.
Ihr Aufgabenfeld ähnelt den von VersicherungsmathematikerInnen. Durch die statistische Auswertung der Schadenfälle liefern sie Entscheidungsgrundlagen für die Kalkulation und Geschäftspolitik von Versicherungen. Dazu nutzen sie berufsspezifische Statistiktools wie etwa SAS, STATA, Mathematica und Matlab.
VersicherungsstatistikerInnen berechnen die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Schadenfalles durch erdenkliche Ereignisse wie Brand, Wassereinbruch, Nagetiere, Erdbeben und andere Fälle.
Siehe auch die Berufe AktuarIn und Tax ManagerIn.
- 10 fachliche berufliche Kompetenzen
-
4
Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Neural Networks
-
AI-Anwendungsbereiche (1)
- Algorithmic Decision Making
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1
Betriebswirtschaftliche Anwendungssoftware-Kenntnisse
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Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (4)
- Business Intelligence-Systeme
- Microsoft BI
- QlikView
- Tableau (Software)
-
Branchenübergreifende Unternehmenssoftware (4)
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5
Datenbankkenntnisse
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Advanced Analytics (8)
- Apache Kafka
- Big Data Analytics-Tools
- Data Mining
- Datenanalyse
- Orange (Software)
- RapidMiner
- Smart Data
- Weka
-
Data Warehousing (1)
- Amazon Redshift
-
Datenbanksysteme (3)
- Access
- MongoDB
- Redis
-
Datenbankadministration (1)
- Betreuung von relationalen Datenbanken
-
Datenbank- und Datenbankabfragesprachen (1)
- SQL
-
Advanced Analytics (8)
-
1
Fremdsprachenkenntnisse
- Englisch
-
3
Kenntnis wissenschaftlicher Arbeitsmethoden
- Projektmanagement im Wissenschafts- und Forschungsbereich
- Simulation
- Wissenschaftliche Recherche
-
5
Programmiersprachen-Kenntnisse
-
Compiler Programmiersprachen (2)
- C
- C++
-
Objektorientierte Programmiersprachen (1)
- Java
-
Programmierbibliotheken und Schnittstellen (4)
- Pandas
- PyTorch
- Scikit-learn
- TensorFlow
-
Interpreter Programmiersprachen (3)
- NumPy
- PHP
- Python
-
Multi-Paradigmen-Sprachen (1)
- VBA - Visual Basic for Applications
-
Compiler Programmiersprachen (2)
-
4
Softwareentwicklungskenntnisse
- Softwareanalyse
- Softwareprogrammierung
-
Softwareentwicklungsmethoden (1)
- DevOps
-
Softwareentwicklungstools (1)
- Jupyter
-
3
Statistikkenntnisse
-
Statistikerstellung (1)
- Versicherungsstatistik
-
Statistikprogramme (2)
- SAS-Software
- SPSS
-
Statistische Methoden (4)
- Dateninterpretation
- Datenverifikation
- Probabilistische graphische Modelle
- Statistische Datenanalyse
-
Statistikerstellung (1)
-
2
Vortrags- und Präsentationskenntnisse
- Audiovisuelle Präsentationstechnik
-
Abhalten von Vorträgen und Präsentationen (1)
- Abhalten von Online-Präsentationen
-
1
Wissenschaftliches Fachwissen Technik und Formalwissenschaften
-
Formalwissenschaften (2)
- Mathematik
- MatLab
-
Formalwissenschaften (2)
- 6 überfachliche berufliche Kompetenzen
- Analytische Fähigkeiten
- Einsatzbereitschaft
- Kommunikationsstärke
-
1
Lernbereitschaft
- Neugier
- Problemlösungsfähigkeit
- Teamfähigkeit
- 13 In Inseraten gefragte berufliche Kompetenzen
- Artificial Intelligence
- Softwareentwicklungskenntnisse
- Analyse von Big Data
- Data Mining
- Datenbankentwicklung
- Machine Learning
- Microsoft BI
- Modellentwicklung (Statistik)
- Neural Networks
- Python
- Simulationssoftware
- Spark
- SQL