curso de

Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

Estudando este mês:

e mais 190 alunos(as)

Resumo do curso

  • Entenda como funciona um modelo de machine learning aplicado à detecção de fraude
  • Aprenda a analisar e manipular dados de acordo com o problema proposto
  • Aprenda como avaliar um modelo de machine learning utilizando métricas
  • Conheça e aplique uma pipeline de machine learning em um projeto
  • Saiba como produzir um projeto para seu portfólio

Público alvo

Pessoas que querem construir um modelo de machine learning para detecção de fraude em transações bancárias.

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Última atualização

17/05/2022

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Instrutores

  • Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.

Conteúdo Detalhado

  1. Primeiros passos

    • Apresentação
    • Entendendo o problema
    • Colab e Kaggle
  2. Análise exploratória

    • Análise com Pandas
    • Encoding
  3. Estruturando a Target

    • Regressão logística
    • Balanceamento de dados
    • Formulando as hipóteses
  4. Modelo Preditivo

    • Árvore de decisão
    • Random Forest
    • Análise de métricas
  5. Melhorando o modelo

    • RandomizedSearchCV
    • Melhorando o modelo
    • Resultados finais
    • Voltando às hipóteses
    • Conclusão

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