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title: "Prerrequisitos"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/tutorials/credit-card-fraud-detection/prerequisites/
description: "Detección de Fraude en Tarjetas de Crédito. Crea un poderoso pipeline de ML que puede usarse para detectar fraudes en transacciones de tarjetas de crédito usando el servicio Catalyst QuickML."
last_updated: 2026-03-20T16:21:56Z
service: All Services
type: tutorial
related_links:
  - name: "Machine Learning Algorithms"
    url: /es/quickml/help/ml-algorithms/classification-algorithms/
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# Prerrequisitos

Dado que este tutorial involucra únicamente [Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/getting-started/introduction/), trabajaremos completamente en la [consola de Catalyst](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index) para construir data y [ML pipelines](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/create-ml-pipeline/), crear modelos de ML y entrenar los modelos para predecir resultados. Antes de comenzar a trabajar en este tutorial, descarga el siguiente dataset:

- [Fraud_detection](https://workdrive.zohoexternal.com/external/0b30d523d39e635f6d816ee15f8a368359908df275df0f0c66667625e8bb5d40)

Este tutorial tiene como objetivo implementar operaciones de limpieza, refinamiento y preprocesamiento en los datasets, y luego usarlos para entrenar modelos de ML. Subiremos el dataset a Catalyst QuickML en las secciones posteriores de este tutorial.