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.
2h 35min
5 bloques
En este curso aprenderás a construir en R un sistema de alertas que reduce grandes volúmenes de transacciones a una lista priorizada de casos. No se trata de acusar automáticamente, sino de saber por dónde empezar la revisión usando señales estadísticas, modelos de anomalías y criterio auditor.
Te enseñamos a separar conceptos que suelen confundirse: un dato raro no siempre es fraude, un outlier puede tener explicación y una anomalía necesita contexto. Aprenderás a comunicar los resultados como alertas de revisión, no como sentencias automáticas.
Aprenderás cuándo tiene sentido aplicar Benford, cuándo no debe usarse y cómo interpretar desviaciones en la distribución de primeros dígitos. Verás cómo detectar patrones agregados sospechosos sin cometer el error de convertir un p-valor pequeño en una prueba de fraude.
El curso te enseña a aplicar IQR para detectar operaciones con importes muy alejados del bloque central de la distribución. Es una primera criba sencilla, transparente y fácil de explicar a equipos de auditoría, compliance, investigación o control interno.
Aprenderás a usar MAD y z-score robusto para trabajar con datos donde los extremos distorsionan las medidas clásicas. Así podrás detectar importes sospechosos con una técnica más estable y adecuada para contextos donde precisamente los outliers son parte del problema.
Te enseñamos a entrenar un Isolation Forest en R para encontrar observaciones raras por combinación de variables: importe, frecuencia, proveedor, fecha, categoría o comparación con el comportamiento típico. Esto permite detectar casos que no parecen extremos por separado, pero sí son extraños en conjunto.
Aprenderás a crear un ensamble por votos que integra Benford, IQR, MAD e Isolation Forest. Cada operación queda clasificada como NORMAL, LOW RISK, MEDIUM RISK o HIGH RISK según cuántas señales independientes coinciden, facilitando una revisión más ordenada y eficiente.
El curso trabaja el equilibrio entre sensibilidad y precisión: cuándo conviene una lista amplia para screening, cuándo una lista corta para investigación seria y cómo ajustar umbrales según recursos, riesgo y capacidad real de revisión. La clave es que el modelo ayude al auditor, no que lo sature.
Aprenderás a guardar resultados, tablas de Benford, casos prioritarios, parámetros, gráficos y sessionInfo. El objetivo es que cada alerta pueda explicarse, repetirse y auditarse, evitando análisis improvisados que no se pueden reconstruir semanas después.
Te enseñamos a pasar de la alerta al procedimiento: revisar factura, contrato, proveedor, autorización, fecha, categoría, reglas de negocio y trazabilidad. El curso insiste en una idea clave: la estadística no sustituye el juicio profesional, lo enfoca hacia los casos donde hay más señales.
¿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?
El curso te enseña a detectar señales de alerta compatibles con fraude, errores, outliers o anomalías, pero siempre desde una interpretación responsable. Aprenderás a diferenciar una operación rara de una prueba de fraude, y a construir una lista priorizada de casos para revisión humana con evidencia, documentación y contexto.
¿Necesito ser auditor o experto en fraude para hacer el curso?
No necesariamente. El curso está pensado para auditores, perfiles de compliance, analistas de datos, estudiantes de estadística, economía, ciencias biomédicas o ciencia de datos, y profesionales que trabajan con transacciones, gastos, ensayos, métricas experimentales o registros operativos. Lo importante es tener una base mínima de R y querer aplicar análisis de datos a control, integridad o detección de anomalías.
¿Qué métodos voy a aprender para detectar operaciones sospechosas?
Aprenderás a aplicar cuatro enfoques complementarios: Ley de Benford para desviaciones en primeros dígitos, IQR para importes extremos, Z-score robusto con MAD para reducir el efecto de outliers sobre la media, e Isolation Forest para detectar anomalías multivariadas. Después combinarás todas esas señales mediante un sistema de votos que clasifica los casos como NORMAL, LOW RISK, MEDIUM RISK o HIGH RISK.
¿Por qué no basta con usar solo la Ley de Benford?
Porque Benford es útil para detectar desviaciones agregadas en la distribución de primeros dígitos, pero no identifica por sí sola fraude individual ni sirve para cualquier tipo de dato. El curso enseña cuándo tiene sentido aplicarla, cuándo no debe usarse —por ejemplo, en códigos, IDs o rangos artificialmente acotados— y por qué debe combinarse con otros métodos como IQR, MAD e Isolation Forest.
¿El curso incluye una práctica completa en RStudio?
Sí. El curso culmina con una práctica integral en RStudio donde se prepara el entorno, se carga o genera un dataset, se validan los datos, se aplican Benford, IQR, MAD e Isolation Forest, se combinan las alertas y se exportan resultados, gráficos, tablas y archivos de trazabilidad. La idea es que no solo entiendas los métodos, sino que termines con un pipeline reproducible aplicable a tus propios datos.
¿Qué podré entregar o aplicar después del curso en un contexto profesional?
Podrás generar un análisis documentado con resultados completos, tabla de Benford, casos prioritarios, niveles de riesgo, gráficos, parámetros usados y sessionInfo. Esto te permitirá presentar un informe prudente y defendible: no “estas operaciones son fraude”, sino “estos casos concentran varias señales independientes y deberían revisarse primero con factura, proveedor, autorización, fecha, categoría y reglas de negocio”.
Modalidad
Online
Idioma
Español
Lecciones
17
Duración
2h 35min
Exámenes
5
Nivel
Intermedio
90€
Pago único • Acceso permanente
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