Detección de fraude de datos con R: Benford, IQR, MAD e Isolation Forest
Curso práctico en R para detectar señales de fraude de datos mediante métodos estadísticos y machine learning. El alumnado aprende a construir un pipeline reproducible que prioriza operaciones sospechosas y clasifica el riesgo en distintos niveles para facilitar la revisión auditora.
Detección de fraude de datos con R
Pago único • Acceso permanente
¿Cómo puedo detectar anomalías que no se ven mirando solo el importe?
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PREGUNTAS
FRECUENTES
¿Este curso me enseña a detectar fraude real o solo anomalías estadísticas?
¿Necesito ser auditor o experto en fraude para hacer el curso?
¿Qué métodos voy a aprender para detectar operaciones sospechosas?
¿Por qué no basta con usar solo la Ley de Benford?
¿El curso incluye una práctica completa en RStudio?
¿Qué podré entregar o aplicar después del curso en un contexto profesional?
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