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Analysieren Sie Betrug mit Data Analytics und R

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Dozent: EDUCBA

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Stufe Anfänger

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6 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie Betrugsmuster und bewerten Sie gängige Techniken zur Betrugserkennung.

  • Wenden Sie datengestützte Ansätze und Methoden des maschinellen Lernens an, um betrügerisches Verhalten zu erkennen.

  • Analysieren Sie reale Betrugsszenarien, um fundierte Entscheidungen hinsichtlich Risikomanagement und Prävention zu treffen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Große Daten
  • Kategorie: Analyse
  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Analytische Fähigkeiten
  • Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
  • Kategorie: Risikoanalyse
  • Kategorie: Kreditrisiko
  • Kategorie: Erkennung von Anomalien
  • Kategorie: Business-Strategien
  • Kategorie: Fallstudien
  • Kategorie: Analytik
  • Kategorie: Prädiktive Analytik

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: R Programmierung
  • Kategorie: R (Software)
  • Kategorie: Aufdeckung von Betrug

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Anwendung von R für Business Analytics-Projekte“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Dieses Modul führt die Lernenden in die grundlegenden Konzepte des Betrugs sowie in die Analysetechniken ein, die zu dessen Aufdeckung und Prävention eingesetzt werden. Die Lernenden setzen sich mit verschiedenen Betrugsarten auseinander, verstehen, wie Betrug zustande kommt, und untersuchen die Grenzen herkömmlicher Methoden zur Betrugsaufdeckung. Anschließend geht das Modul auf moderne, datengestützte Ansätze ein und beleuchtet dabei die Rolle von Big Data und Techniken des maschinellen Lernens bei der Identifizierung betrügerischen Verhaltens. Am Ende dieses Moduls verfügen die Lernenden über eine solide konzeptionelle Grundlage in der Betrugsanalyse und sind in der Lage, analytisches Denken auf Szenarien der Betrugsaufdeckung anzuwenden.

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Aufgaben

Dieses Modul befasst sich mit dem gesamten Lebenszyklus von Betrugsfällen und der strategischen Rolle von Analysen beim Management von Betrugsrisiken. Die Teilnehmer untersuchen, wie sich Betrug im Laufe der Zeit entwickelt, warum eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich ist und wie Unternehmen hochrangige Strategien zur Betrugsanalyse entwickeln, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Das Modul schließt mit realen Szenarien zum Kreditkartenbetrug, die veranschaulichen, wie Analysen in der Praxis eingesetzt werden, um verdächtiges Verhalten zu erkennen, Verluste zu reduzieren und die Entscheidungsfindung in Umgebungen mit hohem Transaktionsvolumen zu verbessern.

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Geprüft am 23. Juni 2026

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