Programme

Module 2.1 : Gestion et traitement des données (1 jour)

  • Data
  • - Sources des données
    - Prétraitement des données
            Types de variables
            Détection et traitement des valeurs manquantes
            Détection et traitement des valeurs extrêmes
            Transformation des variables
            Sélection des variables

  • Enjeux spécifiques de la modélisation de la fraude
    - Complexité
  • - Endogénéité
    - Asymétrie
    - Instabilité

Module 2.2 : Méthodes non-supervisées pour la détection de la fraude (1 jour)

  • Introduction : principe et définition

  • Synthèse sur les approches non-supervisées de détection de la fraude
    - Présentation de principales méthodes non-supervisées
             Méthodes graphiques et statistiques
             Méthodes de classification
             Loi de Benford
    -Avantages et limites

  • Étude de cas

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