Dirigido a:  Estudiantes de Ingeniería Financiera, Estadística, Sistemas, Economía Digital o carreras afines.

Profesionales y entusiastas del análisis de datos, fintech y machine learning.

Objetivos del Curso:

·       El curso tiene como objetivo que los participantes sean capaces de analizar los principios del análisis técnico y fundamental aplicados al comportamiento de las criptomonedas. A través del estudio de gráficos, patrones, indicadores y noticias económicas, se busca que comprendan cómo se interpretan los movimientos del mercado y qué herramientas permiten anticipar escenarios posibles para una mejor toma de decisiones financieras.

·       Se pretende que los estudiantes comprendan los fundamentos del aprendizaje automático (machine learning) y su aplicación específica en la predicción de series temporales. Se trabajará con modelos supervisados y no supervisados, permitiendo a los participantes entender las diferencias, ventajas y limitaciones de cada enfoque en contextos financieros reales.

·       Se debe explorar la estructura y dinámica del mercado de criptomonedas, considerando sus principales fuentes de volatilidad y su relación con factores económicos, políticos y tecnológicos. Se espera que los estudiantes desarrollen una visión crítica y contextualizada sobre el funcionamiento de estos activos digitales y los retos que presentan para la estabilidad financiera.

·       Se desea que los estudiantes puedan diseñar e implementar un sistema de predicción de precios de criptomonedas. Esto incluirá desde la arquitectura conceptual del sistema hasta la programación de los modelos predictivos y la integración de los componentes tecnológicos necesarios para su funcionamiento.

·       Se busca que los participantes aprendan a aplicar correctamente procesos de recolección, limpieza y transformación de datos, trabajando con fuentes en tiempo real como APIs públicas y privadas. Se pondrá énfasis en la correcta estructuración de los datasets para garantizar la calidad de los insumos utilizados en el modelado y entrenamiento de algoritmos.

·       Se plantea que los estudiantes desarrollen una API funcional y un dashboard interactivo que permita a usuarios externos visualizar las predicciones generadas por el sistema. Estas interfaces deberán estar documentadas, ser usables y responder a criterios de diseño centrado en el usuario, conectando el backend con la experiencia visual.

·       El curso pretende fomentar el trabajo colaborativo e interdisciplinario. Los participantes conformarán equipos con roles definidos (analista financiero, programador, documentador, líder de proyecto, etc.), y aplicarán metodologías ágiles como Scrum para la gestión efectiva del tiempo y tareas dentro del proyecto.

·       Se busca promover en los estudiantes una actitud crítica y ética frente al uso de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial en el ámbito financiero. Esto incluye la reflexión sobre el impacto social de los algoritmos, la privacidad de los datos, y el uso responsable de las herramientas en entornos académicos, laborales y empresariales.