Betancourt Correa, CarlosBarreto Avron, Kevin Camilo2025-09-022025-09-022024https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7538En esta investigación se analizaron datos históricos de la acción de Bancolombia S.A. en la bolsa de Nueva York, con el objetivo de desarrollar un modelo de predicción a corto plazo que considerara su volatilidad y tendencias temporales. Se aplicaron técnicas de ingeniería de datos para centralizar la información y asegurar la incorporación periódica de nuevas fuentes de datos. El modelo de predicción fue construido utilizando ARIMA, ajustando sus parámetros mediante ciclos iterativos para lograr una calibración precisa mediante los parámetros de diferenciación, promedio móvil y autorregresivo. Finalmente, el modelo fue expuesto y gestionado en producción a través de una orquestación con ML Flow, lo que permitió su implementación eficiente para su uso práctico.application/pdfspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esInteligencia artificialModelo de datosModelo ARIMAinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0info:eu-repo/semantics/openAccess