"In het tweede jaar heb ik gewerkt aan een project over verzekeringswiskunde. In een klein team werkten we voor een fictief bedrijf. Je zou denken dat dit nep voelt, maar dat is niet het geval. De docenten kropen echt in de huid van het bedrijf en speelden hun rol heel overtuigend."

Data sorteren 

"De ‘werkgever’ gaf ons een dataset met alle polissen van een verzekeringsmaatschappij. Wij gingen aan de slag met de hoofdvraag: hoeveel geld moet het bedrijf elk jaar apart houden om te kunnen uitbetalen?  

De kans dat iemand overlijdt op 80-jarige leeftijd is aanzienlijk groter dan iemand van 20. Sommigen hebben een levenslange verzekering en anderen een tijdelijke verzekering. Aan ons de taak om deze data te sorteren en aan de hand van verschillende voorwaarden een model op te stellen.  

Aan het begin van de opleiding hebben we geleerd hoe we bepaalde modellen in Excel opstellen. Je kunt je voorstellen dat als je in Excel een miljoen (het aantal polissen in de dataset) tabbladen open hebt staan, dat het programma crasht."

Goede begeleiding door docenten 

"Om de gigantische dataset toch te verwerken, moesten we aan de slag met Python. In het vorige blok hadden we voor het eerst geleerd om daarmee te programmeren. Programmeren vonden we lastig en het was soms best frustrerend, maar uiteindelijk is het ons gelukt om te bepalen hoeveel geld de verzekeraar elk jaar achter de hand moet houden om de klanten uit te keren. 

We werden goed begeleid door de docenten. Ze hielpen ons onder andere bij de rolverdeling. Zij raadden een online persoonlijkheidstest aan om erachter te komen wie welke taak het beste op zich kan nemen. Zo kwam eruit dat ik over de juiste karaktereigenschappen beschik om voorzitter te zijn. De samenwerking verliep eigenlijk heel soepel. We konden makkelijk feedback geven en ontvangen. Het was een leerzaam project en – niet onbelangrijk – heel gezellig!"

– Annika