Advanced Certificate Ad Fraud: Predictive Analytics

-- ViewingNow

The Advanced Certificate in Ad Fraud: Predictive Analytics is a comprehensive course that addresses the critical issue of ad fraud in the digital advertising industry. With the rapid growth of programmatic advertising, ad fraud has become a significant concern, causing an estimated $35 billion in losses annually.

4٫5
Based on 6٬589 reviews

3٬562+

Students enrolled

GBP £ 140

GBP £ 202

Save 44% with our special offer

Start Now

حول هذه الدورة

This course empowers learners with the skills to detect, mitigate, and prevent ad fraud using predictive analytics techniques. By enrolling in this course, learners gain essential knowledge of machine learning, data mining, and statistical analysis, equipping them with the expertise to predict and prevent ad fraud. The course is highly relevant in today's digital economy, where businesses rely heavily on digital advertising to reach their target audience. As such, professionals with expertise in ad fraud detection and prevention are in high demand, with job opportunities in advertising agencies, marketing firms, and tech companies. With a focus on practical applications and real-world scenarios, this course prepares learners for successful careers in digital advertising, providing them with the skills and knowledge necessary to stay ahead in this rapidly evolving industry. By completing the Advanced Certificate in Ad Fraud: Predictive Analytics, learners demonstrate a commitment to excellence and a deep understanding of the complex challenges posed by ad fraud.

100% عبر الإنترنت

تعلم من أي مكان

شهادة قابلة للمشاركة

أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn

شهران للإكمال

بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً

ابدأ في أي وقت

لا توجد فترة انتظار

تفاصيل الدورة

• Introduction to Ad Fraud: Understanding the Problem
• Data Analysis for Ad Fraud Detection
• Machine Learning Techniques in Ad Fraud Detection
• Predictive Analytics for Ad Fraud: Model Building
• Advanced Analytics: Anomaly Detection and Fraud Prediction
• Evaluating Ad Fraud Predictive Models
• Real-time Ad Fraud Detection
• Ethical Considerations in Ad Fraud Detection
• Industry Applications of Ad Fraud Predictive Analytics
• Future Trends in Ad Fraud Predictive Analytics

المسار المهني

In the ever-evolving world of digital advertising, ad fraud has become a critical concern for businesses and marketers alike. As a result, demand for professionals with expertise in ad fraud detection and predictive analytics has surged in the UK. This section highlights the job market trends and salary ranges, as well as the top skills in demand for professionals pursuing an advanced certificate in ad fraud predictive analytics. The 3D pie chart below illustrates the current job market trends in the UK: - Data Scientist: 45% - Machine Learning Engineer: 30% - Analytics Manager: 15% - Business Intelligence Developer: 10% These roles reflect the growing importance of data-driven decision-making and predictive analytics in the ad fraud landscape. With the increase in ad fraud cases, professionals with expertise in predictive analytics can help businesses stay ahead of the curve and minimise potential losses. In terms of salary ranges, professionals working in ad fraud predictive analytics can expect competitive remuneration packages. According to Glassdoor, the average salary for a Data Scientist in the UK is around £45,000 per year, while a Machine Learning Engineer can earn upwards of £60,000 annually. Analytics Managers and Business Intelligence Developers can expect to earn between £35,000 and £50,000 per year, depending on their experience and qualifications. The top skills in demand for professionals pursuing an advanced certificate in ad fraud predictive analytics include: - Data mining and visualisation techniques - Machine learning algorithms and predictive modelling - Programming languages such as Python, R, and SQL - Statistical analysis and data interpretation - Knowledge of digital advertising ecosystems, including programmatic advertising and real-time bidding. By staying up-to-date with these emerging trends and skillsets, professionals can position themselves for success in this growing field. With an advanced certificate in ad fraud predictive analytics, you can help businesses combat ad fraud, optimise their digital advertising strategies, and maximise their return on investment.

متطلبات القبول

  • فهم أساسي للموضوع
  • إتقان اللغة الإنجليزية
  • الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
  • مهارات كمبيوتر أساسية
  • الالتزام بإكمال الدورة

لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.

حالة الدورة

توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:

  • غير معتمدة من هيئة معترف بها
  • غير منظمة من مؤسسة مخولة
  • مكملة للمؤهلات الرسمية

ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.

لماذا يختارنا الناس لمهنهم

جاري تحميل المراجعات...

الأسئلة المتكررة

ما الذي يجعل هذه الدورة فريدة مقارنة بالآخرين؟

كم من الوقت يستغرق إكمال الدورة؟

WhatSupportWillIReceive

IsCertificateRecognized

WhatCareerOpportunities

متى يمكنني البدء في الدورة؟

ما هو تنسيق الدورة ونهج التعلم؟

رسوم الدورة

الأكثر شعبية
المسار السريع: GBP £140
أكمل في شهر واحد
مسار التعلم المتسارع
  • 3-4 ساعات في الأسبوع
  • تسليم الشهادة مبكراً
  • التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
Start Now
الوضع القياسي: GBP £90
أكمل في شهرين
وتيرة التعلم المرنة
  • 2-3 ساعات في الأسبوع
  • تسليم الشهادة العادي
  • التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
Start Now
ما هو مدرج في كلا الخطتين:
  • الوصول الكامل للدورة
  • الشهادة الرقمية
  • مواد الدورة
التسعير الشامل • لا توجد رسوم خفية أو تكاليف إضافية

احصل على معلومات الدورة

سنرسل لك معلومات مفصلة عن الدورة

ادفع كشركة

اطلب فاتورة لشركتك لدفع ثمن هذه الدورة.

ادفع بالفاتورة

احصل على شهادة مهنية

خلفية شهادة عينة
ADVANCED CERTIFICATE AD FRAUD: PREDICTIVE ANALYTICS
تم منحها إلى
اسم المتعلم
الذي أكمل برنامجاً في
London School of International Business (LSIB)
تم منحها في
05 May 2025
معرف البلوكتشين: s-1-a-2-m-3-p-4-l-5-e
أضف هذه الشهادة إلى ملفك الشخصي على LinkedIn أو سيرتك الذاتية أو CV. شاركها على وسائل التواصل الاجتماعي وفي مراجعة أدائك.
SSB Logo

4.8
تسجيل جديد
عرض الدورة