Curso de Modelos predictivos en datos: Detección de fraude

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Alumnos en este curso

Realice este curso de Machine Learning y:

  • Aprende a como manejar un problema de machine learning de inicio a fin usando pipeline de data science
  • Entiende como importar y preparar tus datos
  • Aplica el análisis exploratório de datos (AED) de forma eficiente
  • Crea modelos predictivos usando diferentes algoritmos
  • Compara el resultado de diferentes algoritmos de una manera válida utilizando métricas de performance
  • Aprende a como apresentar los resultados de forma eficiente para toda tu empresa
  • Resuelva un problema real con datos reales

Contenido Detallado

  1. Presentación de las bases

    • Introducción
    • Importando el banco de datos
    • Descripción de variables
    • Unión de bancos de datos
  2. Análisis exploratorio de datos

    • Análisis exploratorio inicial
    • Análisis de IDs e IPs
    • Análisis de Países
    • Análisis de tiempo
  3. Ingenieria de recursos

    • Consolidación de variables
    • Transformando recursos
    • Categorización de variables
    • Selección de variables
  4. Construcción de modelos

    • Indicadores de performance
    • Modelo supervisado #1
    • Modelo supervisado #2
    • Modelo no supervisado
  5. Presentación de resultados

    • Matriz de Confusión
    • Curva AUC
    • Conclusión

Primera aula de Modelos predictivos en datos: Detección de fraude

Instructores

  • Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

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