Fullstack · Plataforma de Inteligencia Artificial

FundMind

Plataforma web fullstack basada en Inteligencia Artificial que permite a inversores evaluar startups, estimar su probabilidad de éxito, analizar riesgos y visualizar proyecciones financieras mediante modelos de Machine Learning.

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Vista previa de FundMind evaluando una startup con Inteligencia Artificial
Tecnologías

Stack técnico

Una arquitectura moderna que integra modelos de Machine Learning, visualización de datos, API REST y despliegue en la nube.

Frontend

01
  • React 19 + Vite
  • CSS3 responsive
  • Fetch API
  • SVG para gráficos personalizados

Backend & IA

02
  • FastAPI
  • Python
  • Scikit-learn
  • Pandas
  • NumPy
  • Joblib (modelos entrenados)

Machine Learning

03
  • Random Forest Classifier
  • Random Forest Regressor
  • Pipeline de preprocesamiento
  • Modelos serializados (.pkl)

Datos

04
  • Dataset de startups
  • Feature Engineering
  • Normalización y codificación de variables
  • Entrenamiento y validación de modelos

Deploy

05
  • Frontend en Vercel
  • Backend en Render
  • GitHub
  • CI/CD mediante Git Push
Alcance

Funcionalidades

01

Evaluación de inversión

  • ✓Formulario inteligente con variables financieras, empresariales y del equipo fundador.
  • ✓Predicción de probabilidad de éxito mediante Inteligencia Artificial.
  • ✓Clasificación automática del riesgo: Bajo, Medio o Alto.
  • ✓Recomendación final: Invertir, Evaluar con más información o No invertir.
02

Análisis financiero

  • ✓Predicción de valuación estimada de la startup.
  • ✓Cálculo automático del ROI esperado.
  • ✓Simulación de retorno para distintos escenarios de inversión.
  • ✓Visualización gráfica de la proyección a 36 meses.
03

Inteligencia Artificial

  • ✓Modelo entrenado con datos históricos de startups.
  • ✓Clasificación mediante Random Forest.
  • ✓Predicción de valuación mediante Machine Learning.
  • ✓Procesamiento automático de variables categóricas y numéricas.
04

Infraestructura

  • ✓API REST desarrollada con FastAPI.
  • ✓Separación Frontend / Backend.
  • ✓Modelos de IA cargados dinámicamente (.pkl).
  • ✓Despliegue independiente en Vercel y Render.
  • ✓CORS configurado para producción.
Resultado

Lo que demuestra

Desarrollo completo de una plataforma Fullstack con Inteligencia Artificial.
Implementación de modelos de Machine Learning aplicados al análisis de inversiones.
Integración entre React, FastAPI y Scikit-learn.
Diseño de dashboards y visualización de proyecciones financieras.
Pipeline completo de Ciencia de Datos: preprocesamiento, entrenamiento, evaluación y despliegue.
Arquitectura desacoplada con frontend y backend desplegados en la nube.
Flujo completo: idea → dataset → entrenamiento → API → frontend → deploy → producción.