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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Silva, Maise Dantas da | - |
Autor(es): dc.contributor | Martins, Carlos Bazilio | - |
Autor(es): dc.contributor | Vianna, Dalessandro Soares | - |
Autor(es): dc.creator | Alves, Camila Gabriela de Souza Simões | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:16:22Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:16:22Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/39620 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057960 | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho de conclusão de curso apresenta um relatório técnico sobre as atividades da es- pecialista de dados de antifraude que trabalha há um ano e meio na empresa cervejeira Ambev, especificamente no e-commerce de bebidas Zé Delivery. O objetivo principal é apresentar as técnicas de análise de dados e automação que foram utilizadas pela especialista para prevenir fraudes no e-commerce, incluindo linguagens de programação como SQL, R, Python e PySpark, bem como soluções como S3, Sagemaker da Amazon e Airflow. O relatório também destaca a importância das disciplinas do curso de Ciência da Computação para o desenvolvimento das atividades antifraude. O conhecimento em áreas como algoritmos, programação e estatística é fundamental para a implementação de técnicas de análise de dados e automação, que são essenci- ais para prevenir fraudes no e-commerce. O trabalho aborda as diferentes etapas do trabalho da especialista, desde a coleta e transformação dos dados até a aplicação de análise de dados e o desenvolvimento de sistemas automatizados para detecção de comportamentos fraudulentos | - |
Descrição: dc.description | This paperwork presents a technical report on the activities of the fraud data specialist who has been working for a year and a half at the beer company Ambev, specifically in the Zé Delivery beverage e-commerce. The main objective is to present the data analysis and automation techniques developed by the specialist to prevent fraud in e-commerce. The techniques used include programming languages such as SQL, R, Python, and PySpark, as well as solutions such as S3, Amazon Sagemaker, and Airflow. The report also highlights the importance of computer science disciplines for the development of anti-fraud activities. Knowledge in areas such as algorithms, programming, and statistics is essential for the implementation of data analysis and automation techniques, which are essential for preventing fraud in e-commerce. The work covers the different stages of the specialist’s work, from data collection and transformation to the application of data analysis and the development of automated systems for detecting fraudulent behavior | - |
Descrição: dc.description | 38 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fraude | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | E-commerce | - |
Palavras-chave: dc.subject | Bebidas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fraud | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | E-commerce | - |
Palavras-chave: dc.subject | Beverages | - |
Título: dc.title | Técnicas de análise e automação de dados aplicadas no combate à Fraude em comércio eletrônico de bebidas | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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