Fraud Detection in R

via DataCamp

Resumen

Detección de Fraude en R

Aprende a detectar fraudes con análisis en R. La Asociación de Examinadores de Fraude Certificados estima que el fraude cuesta a las organizaciones en todo el mundo $3.7 billones al año y que una empresa típica pierde el cinco por ciento de sus ingresos anuales debido al fraude. Se espera que los intentos de fraude aumenten aún más en el futuro, haciendo que la detección de fraudes sea altamente necesaria en la mayoría de las industrias.

Este curso mostrará cómo aprender patrones de fraude a partir de datos históricos puede ser utilizado para combatir el fraude. Se presentan técnicas de estadísticas robustas y análisis de dígitos para detectar observaciones inusuales que probablemente estén asociadas con el fraude.

Los dos principales desafíos al construir una herramienta supervisada para la detección de fraudes son el desequilibrio o sesgo de los datos y los diversos costos para diferentes tipos de clasificación incorrecta. Presentamos técnicas para resolver estos problemas y nos enfocamos en conjuntos de datos artificiales y reales de una amplia variedad de aplicaciones de fraude.

Universidad: DataCamp

Proveedor: DataCamp

Categorías: Cursos de Programación en R, Cursos de Detección de Anomalías, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Modelado Estadístico