IUPI Ahorro e Inversiones

Industria o Rubro

La industria fintech se enfoca en la innovación tecnológica aplicada a los servicios financieros. Este proyecto se enmarca en este sector, ofreciendo soluciones digitales que facilitan el ahorro y la inversión, mejorando la inclusión financiera y proporcionando herramientas avanzadas para la gestión del patrimonio personal.

Breve Descripción del Proyecto

Incluir financieramente a la población argentina en un contexto económico complejo y cambiante, brindando herramientas que faciliten el ahorro e inversión a personas de diferentes edades y niveles de experiencia. iUpi es una aplicación financiera diseñada para empoderar a los usuarios en la gestión y crecimiento de su patrimonio. La plataforma permite definir objetivos personales, como la planificación de unas vacaciones, la compra de bienes como un automóvil o un departamento o la financiación de proyectos a largo plazo. Basándose en estos objetivos, iUpi asigna un portafolio de inversiones personalizado, adaptado al perfil del usuario y a las dinámicas del mercado. Además, la app aprende del comportamiento de cada usuario y ofrece recomendaciones de inversión cada vez más precisas y alineadas con sus metas.

Colaboradores

Foto	Nombre	Rol	LinkedIn	GitHub
	Isaac Urdaneta	Frontend Developer
	Raydberg Gabriel	Fullstack Developer
	Bárbara Espinola	Fullstack Developer
	Matias Javier Paredes	Fullstack Developer
	Jefferson Serrano	Data Science
	Walkiria Arteaga	UI/UX Designer
	Anthony Parra	Backend Developer

Instrucciones para Instalar y Ejecutar el Proyecto Localmente

Instrucciones para Instalar y Ejecutar el Proyecto Localmente

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/No-Country-simulation/h4-04-fintech.git

2. Instalar dependencias:

   • Backend:

     cd server
     ./mvnw install

   • Frontend:

     cd client
     npm install

   • Model AI:

       cd model-ia
       pip install -r requirements.txt

3. Configurar las variables de entorno:

   • Crear un archivo .env en la carpeta server con las credenciales para la base de datos.
   • Crear un archivo .env.local en la carpeta client con las variables necesarias para el frontend.

4. Ejecutar el proyecto:

   • Backend:

     cd server
     ./mvnw spring-boot:run

   • Frontend:

     cd client
     npm run dev

   • Model AI

     cd model-ia
     python manage.py runserver

5. Abrir el proyecto:

   • Backend API estará disponible en http://localhost:8080.
   • Frontend estará disponible en http://localhost:3000.
   • Model AI estará disponible en http://127.0.0.1:8000/api.

Tecnologías Utilizadas

Backend

• Java
• Spring Boot
• PostgreSQL / MySQL
• Hibernate ORM
• Maven
• Lombok
• Swagger
• Spring Security
• JWT
• Cloudinary
• OAuth2

Model AI

• Python
• Django
• Scikit-learn
• Pandas
• Numpy
• Jupyter

Frontend

• React (Next.js)
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Zustand

Enlaces Relevantes

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