Objectif: détecter automatiquement les transactions frauduleuses en temps réel.
Partie Data Science:
- Analyse exploratoire des données (EDA)
- Feature engineering
- Entraînement de modèles ML (Random Forest, XGBoost)
- Évaluation des performances
Partie Développement:
- Conception d’une API backend (FastAPI ou Flask)
- Développement d’un dashboard web (Angular ou React)
Livrables attendus:
- Modèle de détection de fraude et pipeline d’inférence
- API fonctionnelle exposant les prédictions
- Tableau de bord de visualisation et suivi des alertes
- Documentation et jeux de tests