Talleres y cursos ACL Analytics
PÚBLICO
A usuarios que se inicien en el uso de ACL.
OBJETIVO
Aprender el uso de ACL y de sus comandos para acceder a archivos de datos, procesarlos y generar análisis, reportes y gráficos.
CONTENIDO
- Fundamentos de ACL
- Acceso a Datos
- Cálculos y Filtros
- Análisis de Datos
- Manejo de Datos
- Generación de Reportes
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PÚBLICO
A usuarios que hayan cursado el Curso Introductorio de ACL.
OBJETIVO
Conocer las mejores prácticas para optimizar el uso de ACL. Ejercitarse en el uso de comandos y aplicaciones.
CONTENIDO
- Nuevos Proyectos
- Acceso a Datos
- Trabajo básico con Datos
- Análisis de Datos
- Manejo de Datos
- Generación de Reportes
- Muestras y Scripts
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PÚBLICO
A usuarios que hayan realizado el Curso y taller Introductorio de ACL.
OBJETIVO
Aprender el desarrollo de aplicaciones
(Scripts) en ACL para ejecutar procesos
repetitivos y para reducir tiempos de
procesamiento.
Conocer las funciones disponibles para
el análisis de campos y datos.
CONTENIDO
- Desarrollo de Aplicaciones
- Automatizar la importación de archivos
- Control de la eficiencia y lógica de procesamiento
- Interacción con el usuario
- Optimización de Lotes
- Procesamiento automático de lotes
- Funciones ACL
- Aplicaciones y prácticas
- Desarrollo de Casos
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PÚBLICO
A usuarios que hayan realizado el Curso y taller Introductorio de ACL.
OBJETIVO
Revisar los fundamentos estadísticos del Muestreo. Entender las posibilidades de aplicación de los mecanismos de muestreo estadístico. Analizar los riesgos de la auditoria y del muestreo para determinar el nivel de confianza. Conocer y practicar el funcionamiento de los comandos de ACL para la generación de planes de muestreo, extracción y evaluación de muestras.
CONTENIDO
- Estadísticas
- Muestreo
- Estándares Aplicables
- Muestreo no Estadístico
- Muestreo Estadístico
- Plan de Muestreo y tamaño de la muestra
- Generación de la Muestra
- Evaluación de Resultados
PÚBLICO
A usuarios que hayan realizado el Curso y taller Introductorio de ACL.
OBJETIVO
Interiorizar en las características del fraude en las organizaciones y de las técnicas de detección.
Conocer nuevas normas de auditoría, consejos de entidades internacionales y legislación local aplicable. Desarrollar aplicaciones utilizando ACL para detectar transacciones posiblemente fraudulentas.
CONTENIDO
- ¿Qué es Fraude?
- Análisis Digital – Ley de Benford
- Detección de pagos duplicados
- Lógica difusa
- Duplicados difusos
- Ratio Analysis
- Guía para Prevenir y Evitar Fraudes
- Normas de Auditoría
- Tras las huellas del defraudador
- Legislación aplicable
- Auditoría Continua
PÚBLICO
A usuarios que hayan realizado el Curso y taller Introductorio de ACL.
OBJETIVO
Interiorizarse de los comandos de Machine Learning de ACL Analytics y de los algoritmos y modelos que utiliza.
CONTENIDO
- Preprocesamiento de Datos
- Comando Clúster
- Algoritmos para Clasificación
- Métricas para seleccionar modelo de Clasificación y Regresión
- Comandos Entrenar y Predecir
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