Programme

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

  • Data
    - Rédaction d’un code de déontologie
    - Plans de prévention
    - Sensibilisation/formation du personnel
  • Détection des risques
    - 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, etc.
  • Enjeux spécifiques de la modélisation de la fraude
    - Endogénéité
    - Asymétrie
    - Instabilité, etc.

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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