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Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

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Resumo do curso

  • Aprenda como conduzir um problema de machine learning do início ao fim usando o pipeline de data science;
  • Entenda como importar e preparar seus dados;
  • Aplique a análise exploratória de dados (AED) de forma eficiente;
  • Crie modelos preditivos usando diferentes algoritmos;
  • Compare o resultado de diferentes algoritmos de uma maneira válida usando as métricas de performance;
  • Aprenda como apresentar os resultados de forma eficiente para toda a sua empresa;
  • Resolva um problema real com dados reais.

Público alvo

Quem já tem conhecimento básico de data science e machine learning e quer colocar a mão na massa em um projeto prático do início ao fim.

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Última atualização

06/05/2020

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Instrutores

  • Engenheira, Sara fez parte do seu PhD na Universidade de Tóquio e parte na Universidade da Pensilvânia. Apaixonada por educação e ciência, também realizou seu pós-doutorado na Universidade de São Paulo com apoio da Shell no Research Center for Gas Innovation. Se apaixonou por por dados e IA quando trabalhava na IBM e atualmente também atua na Udacity como mentora e na Alura, Awari e Data Science Dojo como instrutora. Hoje, trabalha como Research Software Engineer na Microsoft Research.

Conteúdo Detalhado

  1. Introduzindo o problema

    • Iniciando a análise exploratória
    • Pipeline em ciência de dados
    • Levantando hipóteses
  2. Análise exploratória dos dados

    • Explorando os países
    • Explorando o período de compra
    • Explorando os IDs e IPs
    • A importância da AED
  3. Engenharia de recursos

    • Analisando os recursos
    • Transformando recursos em Gaussianos
    • Identificando as variáveis importantes
    • Escalonamento dos dados
  4. Criando modelos preditivos

    • Métricas de performance
    • Algorítmo supervisionado
    • Organizando dados de teste e validação
    • Algorítmo não supervisionado
    • Métricas de performance
  5. Melhorando o modelo

    • Melhorando nosso modelo
    • Apresentando os resultados

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

O instrutor pecou um pouco na didática. Mas foi um ótimo curso. Aguardando a continuidade(Volume II).

Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

Magno Mario Santos Júnior

Boa. A profundidade do conteúdo e a didática da instrutora foram relevantes para acrescentar novos conhecimentos de bibliotecas que não conhecia. Precisarei rever o curso para sedimentar a matéria aprendida.

Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

Luiz Peralta

Gostei muito do curso, abordagem perfeita abordando um problema real de ponta a ponta. Gostei da sugestão de utilizar o Conda localmente (não tinha tido ainda essa experiência e acredito que pode ser útil pela facilidade que isso proporciona para integração com o VSCode e git). Alguns pontos de melhoria: planilha errada utilizada no curso (corrigido no fórum, abordar de onde veio esse banco ou ao menos indicar que não falaria por questão ética, fiquei curioso! :). Mas no geral, excelente curso e parabéns à professora.

Modelos preditivos em dados: detecção de fraude

anderson.fvieira

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