Batería de modelos de machine learning aplicado a las inversiones (Fase 1, 2, 3).

  • Florez Rueda, Jose Luis (Tutor de Semillero)
  • Diaz Claro, Alfredo Antonio (Tutor de Semillero)
  • Florez Tolosa, Angelly (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Solano Celis, Samuel David (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Garcia Duran, Jesus Eduardo (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Olaya Sierra, Daniel Arturo (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)
  • Waked Guerrero, Alejandro (Estudiante de pregrado y/o miembro de semillero)

Proyecto: Semilleros de Investigación

Detalles del proyecto

Descripción

Proporcionar un espacio de formación y práctica a los estudiantes para que aprendan las técnicas de analítica descriptiva y predictiva en la investigación en finanzas e inversiones.

Objetivos Específicos

Reconocer plataformas tecnológicas para el desarrollo de modelos predictivos con grandes volúmenes (Python).
Analizar, procesar y limpiar datos a través de modelos estadísticos y gráficos.
Entender los modelos de machine learning aplicado en finanzas e inversiones.
Desarrollar una batería básica de algoritmos de machine learning aplicados a finanzas e inversiones.

Reto(s) propuesto(s) para estudiantes y/o pasantes o practicantes de investigación

planteamiento de retos por grupos de trabajo
Preguntas de investigación para el desarrollo de la batería.
Título cortociencia de datos
Siglacd
EstadoFinalizado
Fecha de inicio/Fecha fin1/08/2318/11/23

Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas

En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:

  • ODS 4: Educación de calidad

Líneas de Investigación UNAB

  • Inversiones