Detecção de Fraudes em Python

Uma organização típica perde cerca de 5% de sua receita anual por causa de fraudes. Neste curso, você vai aprender a combater fraudes usando dados. Por exemplo, vai ver como aplicar algoritmos de aprendizado supervisionado para detectar comportamentos fraudulentos semelhantes aos do passado e métodos de aprendizado não supervisionado para descobrir novos tipos de atividade fraudulenta. Além disso, em análises de fraude é comum lidar com conjuntos de dados altamente desbalanceados ao classificar fraude versus não fraude, e ao longo do curso você vai aprender algumas técnicas para tratar esse problema. O curso combina insights técnicos e teóricos e mostra, na prática, como implementar modelos de detecção de fraudes. Você também receberá dicas e conselhos baseados em experiência real para evitar erros comuns em análises de fraude.