top of page

โค้ดส่วนลด

โปรโมชั่น 2026

สอบ P ลด 10% จาก 2500 เหลือ 2250 CODE:DISCOUNTP

Exam FM ลด 10% จาก 2500 เหลือ 2250 CODE:DISCOUNTFM

VR Goggles

คอร์สสำหรับนักคณิตศาสตร์ประกันภัย

คอร์ส VDO Exam P

  • 2500บาท

  • รวมความยาว 23 ชั่วโมง

  • ไม่จำกัดชั่วโมง

  • ระยะเวลาเข้าเรียนได้ 1 ปี

  • เป็นภาษาไทย

  • เปิดบทที่1ฟรี

  • อัพเดท ปี 2025

Education

เรียนสด Exam P

  • ตัวต่อตัว

  • ผ่านทางMS Team

  • สามารถเรียนเป็นภาษาไทยหรืออังกฤษได้

  • สมัคร line:@actuarialtutor

  • เลือกเวลาได้

คอร์ส 30 ชั่วโมง

  • 12500 บาท

  • 1 ปี

รายครั้ง

  • ชมละ 450 บาท

Education

คอร์ส VDO Exam FM

  • 2500บาท

  • รวมความยาว 23 ชั่วโมง

  • ไม่จำกัดชั่วโมง

  • ระยะเวลาเข้าเรียนได้ 1 ปี

  • เป็นภาษาไทย

  • เปิดบทที่1ฟรี

  • อัพเดท ปี 2024

Image by Kenny Eliason

เรียนสด Exam FM

  • ตัวต่อตัว

  • ผ่านทางMS Team

  • สามารถเรียนเป็นภาษาไทยหรืออังกฤษได้

  • สมัคร line:@actuarialtutor

  • เลือกเวลาได้

คอร์ส 30 ชั่วโมง

  • 12500 บาท

  • 1 ปี

รายครั้ง

  • ชมละ 450 บาท

In front of the class

ฝึกทำข้อสอบนักคณิตศาสตร์ประกันภัย

Students Taking Exam

Exam P Practice Test

แบ่งเป็น 4 ส่วน

  1. General Probability

  2. Univariate Random Variables

  3. Multivariate Random Variables

  4. Limit and Deductible

Student

Exam FM Practice Test

แบ่งเป็น 6 ส่วน

  1. Time Value of Money

  2. Annuities and Cash flows with Non-contingent payments

  3. Loans

  4. Bonds

  5. General Cash Flows, Portfolios, and Asset Liability Management

  6. Others

Iced Coffee Swirls

คอร์สสำหรับ Data Scientist

Data scientist

Albegra และ Calculus

VDO คอร์ส: เข้าเรียนฟรี
คอร์สตัวต่อตัว: ชั่วโมงละ 450 บาท
เนื้อหา:  Differentiation, Integration, etc.

 

Data scientist

คอร์ส Hypothesis testing

VDO คอร์ส เข้าเรียนฟรี
คอร์สตัวต่อตัว ชั่วโมงละ 450 บาท
เนื้อหา:  Z-test, T-test, P-value,Critical value, etc.

Data scientist

คอร์ส Python

คอร์ส VDO: 249 บาท
คอร์สตัวต่อตัว: ชั่วโมงละ 450 บาท
เนื้อหา: Data type, looping, etc.

Data scientist

Machine Learning

  • คอร์ส ตัวต่อตัว

  • ชั่วโมงละ 450 บาท

  • line: @actuarialtutor

  • เนื้อหา: Supervised learning, Unsupervised learning, regression, classification, data leakage, etc.

bottom of page