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Las matemáticas del dinero  descentralizado (blockchain, bitcoin, etc.)

Objetivos

 

Proponemos un curso de 6 semanas de duración que permita a los estudiantes interesados adentrarse en el extraordinario mundo del dinero descentralizado.

El enfoque propuesto incluye tanto los fundamentos matemáticos detrás de importantes objetos como Blockchain, Bitcoin, Tokens, etc, así como reflexiones sobre sus implicaciones financieras y algunas técnicas para trading.

 

Descripción

A Las clases serán de 12:00 a 13:30 (CDT) los lunes, miércoles y viernes.

Las clases serán en línea vía Zoom y el equipo tendrá acceso ilimitado a las grabaciones.

C Se prepararán unas notas en forma de bitácora sobre el contenido del curso.

D El código utilizando durante los casos de uso quedará a disposición del estudiante.

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6 semanas 

Lunes, miércoles y viernes 

 

12:00 a 13:30 (CDT)

  

Detalles del curso

A  El curso está enfocado en aquellos estudiantes que deseen conocer los fundamentos y las aplicaciones de una de las creaciones tecnológicas más extraordinarias de nuestra época. 


Los estudiantes pueden ser profesionales del mundo financiero, practicantes del dinero descentralizado y las técnicas de blockchain o individuos curiosos por los temas propuestos. 


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Temario

Semana 1.   ¿Qué son Blockchain y Bitcoin?

Semana 2.   Consideraciones financieras del dinero descentralizado

Semana 3.   Las matemáticas del dinero descentralizado

Semana 4.   Python y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Semana 5.   Forecast de Bitcoin y NLP

Semana 6.   Otras aplicaciones de Blockchain

Semana 7.   StockFink: La IA y las criptomonedas

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Próxima fecha

 

18 Octubre 2021.                                 Precio:  525 USD

  

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Gerardo Hernández del Valle.

Director de Bourbaki Finanzas

Ingeniero  con maestría y doctorado en Probabilidad y Estadística por la Universidad de Columbia. Ha trabajado como Profesor de la Universidad de Columbia, como Consultor en Algorithmic Trading Management LLC e investigador del Banco de México.

 

Actualmente es Director de Asset Management en la Casa de Bolsa Actinver

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ALFONSO RUIZ

Profesor

Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université  d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel. 

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Juan Luis Fernández Martínez

Profesor

Juan Luis Fernández-Martínez se doctoró en Ingeniería de Minas por la Universidad de Oviedo (España, 1994 ). Previamente se formó como ingeniero de petróleos en Francia (Ècole Nationale du Pètrole et des Moteurs, París, 1988) e Inglaterra (Imperial College, Royal School of Mines, Londres, 1989). Tras años de trabajo como ingeniero de software informático en Francia, se incorporó al Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo en 1994 y donde ocupa la plaza de catedrático de universidad en Matemática Aplicada desde 2018. También es catedrático por el CNU francés desde 2013. Durante 2008-2010 fue profesor investigador en los Laboratorios UC Berkeley-Lawrence Berkeley Lab y en la Universidad de Stanford.

Sus áreas de especialización incluyen los problemas inversos, el análisis de incertidumbre de sistemas complejos, las técnicas de selección de atributos y de reducción de la dimensión, los métodos de optimización global cooperativa, con aplicaciones diversas en campos tan variados como la energía, la exploración de petróleo, la biometría, la biomedicina y las finanzas. En el mundo de las finanzas ha sido impulsor y cofundador de la Start-up StockFink, donde además es director científico.

Ha publicado más de 220 artículos en revistas internacionales y ha dirigido y codirigido más de una decena de tesis doctorales y numerosos trabajos fin de grado y de máster sobe estos temas, nacional e internacionalmente. Posee varias patentes americanas sobre el análisis de incertidumbre en sistemas complejos y altamente dimensionales.

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Lucas Fernández Brillet

Profesor

A sus 25 años de edad obtuvo el título de doctor en Matemáticas e Informática por la Universidad Grenoble Alpes mediante un programa de doctorado industrial (CIFRE) en colaboración entre STMicroelectronics y Grenoble INP sobre el diseño e implementación de sistemas de Deep Learning para la detección y reconocimiento de objetos en sistemas embarcados. Su experiencia en un ecosistema altamente tecnológico e innovador a nivel internacional, como lo es Grenoble, le han terminado por llevar al mundo de las Start-ups, y le han permitido impulsar una serie de proyectos potencialmente revolucionarios, entre ellos StockFink. Previamente obtuvo un Máster de Telecomunicaciones por Bordeaux INP con especialidad en procesado digital de imágenes y señales.

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