Fraud detection con machine learning
Filippo Esposito
Corso online di Fraud detection con machine learning: manuale pratico passo passo
Fraud detection con machine learning
Dalla teoria alla pratica
Identificherai transazioni fraudolente costruendo modelli di anomaly detection su dati storici di frodi. Il percorso è pensato per chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato. Troverai script, configurazioni e progetti funzionanti, una parte dedicata a bug e configurazioni sbagliate e un riepilogo alla fine di ogni capitolo. Durata stimata: 9h. L'accesso completo è incluso nell'abbonamento da 11,99 € al mese.
Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.
Cosa imparerai
- Conoscere i principi chiave di Fraud detection con machine learning
- Organizzare l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di ogni sessione di lavoro
- Seguire procedure chiare dall'inizio alla fine
- Riconoscere ed evitare bug e configurazioni sbagliate
- Mettere in pratica tutto il percorso in un piccolo progetto completo da mettere in portfolio
Questo corso è adatto a chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato.
Indice del corso
10 capitoli · 96 pagine · 9h di studio
- 01
Orientarsi nel mondo di Fraud detection con machine learning
Cosa comprende la materia, cosa no, e come è organizzato il manuale.
- 02
Strumenti e preparazione
Come predisporre l'ambiente di lavoro e gli strumenti prima di iniziare a lavorare.
- 03
I principi fondamentali
Le regole di base spiegate con esempi semplici e schemi riassuntivi.
Questo manuale è pronto per essere sbloccato
Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.
- 04
Pratica guidata
Un percorso guidato con script, configurazioni e progetti funzionanti, controllando il risultato a ogni passo.
- 05
Il metodo passo per passo
Una procedura ripetibile per ottenere risultati costanti.
- 06
Cosa può andare storto: Fraud detection con machine learning
I problemi più frequenti (bug e configurazioni sbagliate) e le soluzioni più efficaci.
- 07
Casi pratici commentati: Fraud detection con machine learning
Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.
- 08
Approfondimenti avanzati
Strategie e varianti per affrontare i casi più complessi.
- 09
Organizzare la pratica nel tempo
Un piano per esercitarsi con costanza e misurare i progressi.
- 10
Mettere tutto insieme
Riepilogo del corso ed esercitazione conclusiva: un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.
Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Data & Analytics con il percorso consigliato.
Domande sul corso
Serve esperienza per iniziare il corso di Fraud detection con machine learning?
Il livello indicato è «Intermedio»: il corso è adatto a chi ha qualche esperienza e cerca un metodo più strutturato.
Posso provare il corso di Fraud detection con machine learning gratis?
Sì, le prime pagine del corso di Fraud detection con machine learning sono leggibili gratuitamente, insieme ai primi capitoli dell'indice. Per proseguire serve l'abbonamento mensile.
Il corso di Fraud detection con machine learning include esercizi pratici?
Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.
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Recensioni
4.5(6)Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per transazioni fraudolente costruendo modelli di anomaly detection su.
fraud detection con machine learning: corso chiaro, pratico e senza fronzoli. le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. ne inizio subito un altro.
Le prime lezioni un po' lente, poi diventa dvavero utile. 5 stelle meritate.
Ho preso "Fraud detection con machine learning" quasi per curiosità e invece mi è servito subito. Vale l'abbonamento.
Prima di "Fraud detection con machine learning" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Vale l'abbonamento.
Mi interessava soprattutto transazioni fraudolente costruendo modelli di anomaly detection su e non sono rimasto deluso.
Immagine di copertina: Aryazady · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons