¿Listo para empezar con machine learning?
Antes de lanzarte, hay algunas cosas que deberías tener claras. No son requisitos imposibles, pero sí te ayudarán a aprovechar mejor el curso.
Lo que necesitas saber
Python básico
No necesitas ser un experto, pero sí entender variables, bucles, funciones y cómo trabajar con listas. Si has tocado pandas o numpy aunque sea de pasada, perfecto. Si no, dedica unas horas antes de empezar.
Conceptos de trading
Deberías saber qué es un backtest, qué significa drawdown, y cómo se calcula un retorno. No hace falta que operes activamente, pero necesitas entender el vocabulario básico del mundo financiero.
Manejo de datos
Vamos a trabajar con series temporales, tablas y gráficos. Si sabes importar un CSV, filtrar filas y hacer un gráfico sencillo con matplotlib, ya estás en buen camino para seguir el ritmo.
Cómo prepararte antes del primer día
Si quieres llegar con buen pie, aquí tienes un pequeño plan. No es obligatorio, pero te ahorrará frustraciones las primeras semanas.
Instala el entorno de trabajo
Necesitarás Python 3.8 o superior, Jupyter Notebook, y las librerías básicas. Te recomendamos Anaconda porque ya trae todo configurado. Evita dolores de cabeza con dependencias raras.
Repasa Python si hace tiempo que no lo tocas
No necesitas ser un crack, pero deberías sentirte cómodo leyendo código. Practica con ejercicios de pandas: cargar datos, filtrar, agrupar, calcular medias. Son cosas que haremos constantemente.
Familiarízate con el vocabulario financiero
Lee sobre indicadores técnicos básicos, qué es un backtest, cómo se mide la volatilidad. No necesitas memorizarlo todo, pero ayuda mucho cuando expliquemos conceptos durante las sesiones.
Descarga algunos datos históricos
Busca un dataset gratuito de precios de acciones o criptomonedas. Yahoo Finance tiene una API sencilla. Intenta cargar los datos en pandas y hacer un gráfico simple del precio. Así te adelantas al primer ejercicio.