Détecter la fraude grâce aux méthodes d’analyses supervisées, non supervisées et aux réseaux sociaux

Master Class formation

Proposé et animé par le Professeur Stefan Lessmann.
Le Professeur Lessmann est diplômé en administration des affaires en 2002, et a soutenu son doctorat de l'université de Hambourg en 2007. Depuis 2008, il est souvent invité en tant que conférencier à l'École de gestion de l'Université de Southampton, où il donne des cours sur les méthodes quantitatives, le commerce électronique et le développement d'applications web. Il a publié plusieurs articles dans des revues et conférences internationales.

• Prétraiter les données à la détection de la fraude (échantillonnage, les valeurs manquantes, données aberrantes, catégorisation, ...)
• Construire des modèles de détection de la fraude en utilisant une analyse supervisée (régression logistique, arbres décisionnels, réseau neural, les modèles d'ensemble, ...)
• Construire des modèles de détection de la fraude en utilisant l'analyse non supervisée (regroupement hiérarchique, le regroupement non-hiérarchique, k-means, cartes auto-organisatrices, ...)
• Construire des modèles de détection de la fraude en utilisant l'analyse de réseaux sociaux (homophilie, featurization, egonets, PageRank, ...)

A qui s’adresse cette formation ?

Formats de formation disponibles	Durée standard (peut varier selon les sessions. Se référer au calendrier)
Formations présentielles:	2.0 jours
Formations à distance:	4 sessions d'une demi-journée chacune
e-Learning:	21 heures/180 jour licence

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