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Machine learning para las finanzas

Creado por Paula A.

Tecnología e Informática Tecnología Publicado en EdutekaLab · términos de origen
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Descripción del Curso

Este curso de Tecnología está diseñado para estudiantes a partir de 17 años que desean explorar el diseño, la ejecución y la comunicación de proyectos de aprendizaje automático (ML) aplicados a escenarios reales o simulados. A lo largo de 4 semanas, los alumnos desarrollan un proyecto completo que va desde la definición del problema y la selección de métricas, hasta la construcción de un pipeline de ML, su entrenamiento y evaluación, y la presentación de resultados con recomendaciones estratégicas para un negocio. El enfoque es práctico y orientado a la aplicación, con énfasis en la toma de decisiones fundamentadas, la documentación clara y la capacidad de comunicar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas. Contenido de Actividades:
  • Actividad 1: Propuesta de proyecto Elaboración de una propuesta de proyecto con problema, datos y métricas.
  • Actividad 2: Construcción del pipeline Implementación de un pipeline sencillo, entrenamiento y evaluación en un conjunto de datos real o simulado.
  • Actividad 3: Presentación final Presentación oral y entrega de informe con recomendaciones y consideraciones estratégicas.
Objetivo:
  • Capacidad para diseñar un proyecto completo de ML, justificar decisiones y comunicar resultados de forma profesional.
  • Calidad de la documentación, claridad de la presentación y relevancia de las recomendaciones para el negocio.
Especificaciones:

4 semanas

Competencias

  • Analizar problemas reales y definir abordajes de ML adecuados, considerando datos, métricas y viabilidad.
  • Diseñar, implementar y evaluar un pipeline de ML simple, con interpretabilidad y control de calidad de resultados.
  • Justificar decisiones técnicas y operativas con argumentos claros y fundamentados en datos.
  • Comunicar resultados de manera efectiva: informes técnicos, presentaciones orales y visualización de resultados para audiencias diversas.
  • Trabajar de forma colaborativa, gestionar tiempos y recursos, y aplicar buenas prácticas de documentación y trazabilidad.
  • Desarrollar pensamiento crítico, ética y responsabilidad en el manejo de datos y modelos en contextos empresariales.

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación (preferentemente Python) y conceptos de estadística aplicados a ML.
  • Ordenador personal con acceso a internet y capacidad para ejecutar entornos de desarrollo de ML (por ejemplo Python, Jupyter, bibliotecas como scikit-learn, pandas, numpy).
  • Entorno de control de versiones (Git) y disponibilidad para trabajar en las actividades programadas.
  • Acceso a datasets reales o simulados para la construcción y evaluación del pipeline.
  • Compromiso para realizar entregas en las fechas estipuladas y participar en las presentaciones finales.

Unidades del Curso

1

Unidad 1: Introducción al Machine Learning y Finanzas

<p>En esta unidad se presentan los conceptos básicos de machine learning y su relación con problemas del mundo financiero. Se identifican herramientas, terminología y casos de uso para dimensionar el impacto de ML en finanzas.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Definir qué es machine learning, aprendizaje supervisado y no supervisado, y sus diferencias.
  • Describir ejemplos de aplicaciones financieras donde ML puede aportar valor (predicción, detección de fraude, gestión de riesgo).
  • Identificar los componentes de un flujo de trabajo de ML: datos, modelos, entrenamiento, evaluación e interpretabilidad.

Contenidos Temáticos

  1. Conceptos básicos de ML y finanzas
    1. Descripción corta: Introducción a conceptos como modelo, entrenamiento, validación, overfitting y sesgo, y cómo se relacionan con decisiones financieras.
  2. Aplicaciones financieras del ML
    1. Descripción corta: Casos de uso como predicción de precios, detección de fraude, gestión de riesgo y trading algorítmico a alto nivel.
  3. Herramientas y entorno de desarrollo
    1. Descripción corta: Introducción a Python, notebooks, pandas y scikit-learn para comenzar a trabajar con ML en finanzas.
2

Unidad 2: Preparación de datos financieros

<p>Esta unidad aborda la adquisición, limpieza y preparación de datos financieros para entrenar modelos. Se gestionan valores faltantes, outliers y se construyen conjuntos de entrenamiento y prueba adecuados.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Identificar fuentes de datos financieros y sus características (formatos, frecuencias, calidad).
  • Aplicar técnicas de manejo de valores faltantes (imputación) y detección de outliers.
  • Crear y dividir conjuntos de datos en entrenamiento, validación y prueba, manteniendo la reproducibilidad.

Contenidos Temáticos

  1. Calidad y fuentes de datos financieros
    1. Descripción corta: Tipos de datos (series temporales, datos de operaciones, microdatos) y consideraciones de calidad.
  2. Limpieza de datos y manejo de valores faltantes
    1. Descripción corta: Técnicas simples de imputación (media, mediana, moda) y enfoques más avanzados para series temporales.
  3. Detección y manejo de outliers
    1. Descripción corta: Métodos basados en z-score, IQR y consideraciones de finanzas (outliers plausibles vs. atípicos).
  4. Preparación de conjuntos de entrenamiento y prueba
    1. Descripción corta: División aleatoria y estratificada, importancia de la reproducibilidad y criterios de partición para series temporales.
3

Unidad 3: Regresión para finanzas (predicción de precios o valores)

<p>En esta unidad se introducen modelos de regresión para problemas financieros simples, como predicción de precios o retornos, con énfasis en interpretación y evaluación básica.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Implementar regresión lineal y exploratoria para una variable financiera objetivo.
  • Analizar la relación entre características y la variable objetivo, e interpretar coeficientes.
  • Evaluar el rendimiento de modelos de regresión con métricas adecuadas (RMSE, MAE, R²).

Contenidos Temáticos

  1. Regresión lineal y relaciones financieras
    1. Descripción corta: Construcción de modelos lineales simples y evaluación de supuestos básicos (linealidad, homocedasticidad, normalidad de errores).
  2. Regresión con características no lineales
    1. Descripción corta: Introducción a transformaciones y modelos simples no lineales para capturar relaciones complejas (polinomial, árboles simples).
  3. Evaluación de modelos de regresión
    1. Descripción corta: Cálculo e interpretación de RMSE, MAE y R²; comparación entre modelos para seleccionar el mejor.
4

Unidad 4: Clasificación para finanzas (detección de fraude y señales)

<p>Esta unidad aborda modelos de clasificación para problemas financieros simples, como detección de fraude o clasificación de transacciones, con énfasis en métricas de clasificación y manejo de desequilibrios.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Aplicar técnicas de clasificación binaria (por ejemplo, regresión logística) a casos financieros simples.
  • Comprender conceptos de desequilibrio de clases y métricas de rendimiento específicas de clasificación.
  • Interpretar resultados de clasificación y considerar impactos operativos y de negocio.

Contenidos Temáticos

  1. Clasificación binaria y regresión logística
    1. Descripción corta: Construcción de un clasificador simple y evaluación de probabilidades y umbrales.
  2. Métodos de clasificación adicionales
    1. Descripción corta: Breve visión de árboles de decisión, Random Forest y métodos simples para necesidades financieras.
  3. Evaluación de clasificación
    1. Descripción corta: Matriz de confusión, precisión, recall y AUC como métricas clave en finanzas.
5

Unidad 5: Evaluación de modelos y comparación de enfoques

<p>En esta unidad se analizan y comparan diferentes modelos mediante métricas adecuadas, con el objetivo de seleccionar el mejor enfoque según el problema y los datos disponibles.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Identificar métricas de evaluación adecuadas para regresión y clasificación.
  • Aplicar validación cruzada o particionamiento robusto para comparar modelos.
  • Interpretar resultados de evaluación para tomar decisiones sobre el modelo final.

Contenidos Temáticos

  1. Métricas de rendimiento para regresión
    1. Descripción corta: RMSE, MAE y R² y cuándo utilizarlas en contextos financieros.
  2. Métricas de rendimiento para clasificación
    1. Descripción corta: Precisión, recall, F1 y AUC; interpretación en términos de costos y riesgos.
  3. Comparación de modelos y selección
    1. Descripción corta: Métodos para comparar modelos (validación cruzada, pruebas estadísticas simples) y criterios de selección.
6

Unidad 6: Interpretación y comunicación de resultados

<p>Se trabajan habilidades de interpretación de modelos y de comunicación de hallazgos a distintas audiencias, destacando limitaciones y implicaciones para la toma de decisiones financieras.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Explicar la interpretabilidad de modelos simples y la importancia de la transparencia.
  • Desarrollar presentaciones y reportes claros para diferentes públicos (técnico, directivo, cliente).
  • Identificar limitaciones, supuestos y riesgos que acompañan a los resultados de ML en finanzas.

Contenidos Temáticos

  1. Interpretabilidad y explicabilidad
    1. Descripción corta: Métodos simples para entender qué influye en las predicciones y cómo comunicarlo (importancias de características, visualizaciones básicas).
  2. Presentación de resultados
    1. Descripción corta: Cómo estructurar informes y presentaciones para distintos públicos y objetivos de negocio.
  3. Limitaciones y supuestos
    1. Descripción corta: Discusión de supuestos del modelo, sesgos potenciales y escenarios en que el modelo podría fallar.
  4. Visualización de resultados
    1. Descripción corta: Uso de gráficos para comunicar tendencias, errores y comparaciones de modelos.
7

Unidad 7: Ética, sesgos y mitigación en ML para finanzas

<p>Se analizan sesgos, riesgos y consideraciones éticas en proyectos de ML aplicados a finanzas, con propuestas de medidas de mitigación y gobernanza de datos.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Identificar fuentes de sesgo en datos y modelos financieros.
  • Reconocer riesgos legales, regulatorios y de cumplimiento asociados a ML en finanzas.
  • Proponer estrategias de mitigación, gobernanza de datos y evaluación de impacto ético.

Contenidos Temáticos

  1. Sesgos y riesgos en ML financiero
    1. Descripción corta: Tipos de sesgo, efectos en decisiones de negocio y clientes, y cómo pueden surgir en datos y modelos financieros.
  2. Consideraciones éticas y cumplimiento
    1. Descripción corta: Privacidad, transparencia, consentimiento y regulación aplicable a ML en finanzas.
  3. Mitigación y gobernanza
    1. Descripción corta: Prácticas de mitigación, auditoría, registros de decisiones y planes de respuesta ante fallos.
8

Unidad 8: Proyecto de ML para una situación financiera real

<p>En la unidad final, el estudiante diseña y presenta un proyecto de ML para una situación financiera real. Se describe data, modelo, evaluación y recomendaciones, integrando todo lo aprendido.</p>

Objetivos de Aprendizaje

  • Formular un problema financiero real como un problema de ML bien definido (objetivo, métricas y criterio de éxito).
  • Seleccionar, preparar y justificar un conjunto de datos adecuado para el proyecto.
  • Construir un pipeline básico de ML, entrenar y evaluar, y comunicar resultados y recomendaciones a stakeholders.

Contenidos Temáticos

  1. Formulación del proyecto y datos
    1. Descripción corta: Definir objetivo, hipótesis, métricas, alcance y riesgos; identificar fuentes de datos y restricciones.
  2. Diseño de pipeline y modelado
    1. Descripción corta: Selección de técnicas adecuadas, construcción de pipeline, entrenamiento y validación.
  3. Evaluación y recomendaciones
    1. Descripción corta: Análisis de resultados, limitaciones, impacto en decisiones financieras y recomendaciones finales.
  4. Presentación del proyecto
    1. Descripción corta: Preparación de informe y presentación a un comité, con explicación clara de datos, modelo y resultados.

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