Efter att ha gått de här kurserna känner jag mig trygg med att skapa professionella visualiseringar och dashboards
Shoebur RahmanInköpsspecialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
En typisk organisation förlorar uppskattningsvis 5 % av sin årliga intäkt till bedrägerier. I den här kursen lär du dig att bekämpa bedrägerier med hjälp av data. Du lär dig bland annat att tillämpa övervakade inlärningsalgoritmer för att upptäcka bedrägligt beteende som liknar tidigare fall, samt oövervakade inlärningsmetoder för att hitta nya typer av bedrägeriaktiviteter. Vid bedrägerianalys arbetar man dessutom ofta med starkt obalanserade datamängder när man klassificerar bedrägerier mot icke-bedrägerier – och under kursens gång får du lära dig tekniker för att hantera det. Kursen kombinerar tekniska och teoretiska insikter och visar dig praktiskt hur du implementerar bedrägeridetekteringsmodeller. Du får också tips och råd från verkliga erfarenheter som hjälper dig att undvika vanliga misstag inom bedrägerianalys.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion och förberedelse av data
I det här kapitlet lär du dig om de typiska utmaningarna med bedrägeridetektering och hur du samplar om din data på ett smart sätt för att hantera problem med obalanserade datamängder.
- Introduktion till bedrägeridetektering50 XP
- Kontrollera förhållandet mellan bedrägeri och icke-bedrägeri100 XP
- Visualisera dina data100 XP
- Förbättra antalet lyckade identifieringar med hjälp av dataomsampling50 XP
- Resamplingmetoder för obalanserade data50 XP
- Tillämpa SMOTE100 XP
- Jämför SMOTE med ursprungliga data100 XP
- Algoritmer för bedrägeridentifiering i praktiken50 XP
- Att upptäcka bedrägerier på det traditionella sättet100 XP
- Använd maskininlärningsklassificering för att upptäcka bedrägerier100 XP
- Logistisk regression kombinerat med SMOTE100 XP
- Använda en pipeline100 XP
2
Bedrägeridetektering med märkta data
Nu när du känner till de viktigaste utmaningarna inom bedrägeridetektering är det dags att lära dig flagga bedrägliga transaktioner med övervakad inlärning. Du kommer att använda klassificerare, justera dem och jämföra dem för att hitta den mest effektiva modellen för bedrägeridetektering.
3
Bedrägeridetektering med omärkta data
Det här kapitlet fokuserar på att använda oövervakade inlärningstekniker för att detektera bedrägerier. Du segmenterar kunder och använder K-means-klustring samt andra klustringsalgoritmer för att hitta misstänkta mönster i din data.
4
Bedrägeridetektering med text
I det här sista kapitlet använder du textdata, textutvinning och ämnesmodellering för att detektera bedrägligt beteende.
Bedrägeridetektering i Python
Kurs
slutförd
