Criptomonedas

En base al marco general en el que se despliega esta tecnología disruptiva, el curso tendrá como objetivos principales:

• Transferir los conocimientos conceptuales y esenciales para comprender la tecnología de Blockchain, criptomonedas, tokens y en general cualquiera de las variantes de gestión y representación de activos criptográficos.
• Facilitar la comprensión de las criptomonedas y su sistema de transferencia de valor, tanto desde la óptica de su análisis financiero, como el de su alcance legal.
• Guiar y facilitar la evaluación crítica de costos, ventajas y beneficios, factores claves, de implementar estas tecnologías para la obtención de financiamiento empresarial, representación de activos en forma digital para su posterior negociación, como así también la generación y emisión de nuevas monedas digitales.
• Estimular el análisis y debate de experiencias, alcance e impacto de adopción de criptomonedas, y las consecuencias de la denominada “cripto-economía”.
• Incentivar el desarrollo de foros, grupos e iniciativas de discusión sobre el impacto que estas tecnologías están produciendo en las relaciones comerciales, legales y sociales en general, en la actualidad.

• Semana 0
  Introducción al uso de la plataforma de e-learning.
  Manejo de contenidos. Modalidad del curso. Presentación de los participantes


• Semana / Unidad 1
  Arquitectura y funcionamiento de criptomonedas. Cadena de Bloques (BlockChain).
  Nociones básicas de Criptografía. Encriptación simétrica y asimétrica. Claves Públicas y Privadas. Cifrado y Firma digital.
  Billeteras digitales. Exchanges. Adquisición de criptomonedas
  Redes distribuidas. Blockchain de Bitcoin. Transacciones. Validación, Mempool y minado de transacciones.
  BFT Byzantine Fault Tolerance. El problema del double-spending


• Semana / Unidad 2
  Criptomonedas – Bitcoin. Introducción.
  Ecosistema de las monedas virtuales. Ciclo de vida de las criptomonedas.
  Arquitectura de Bitcoin. Mineración de criptomonedas. Premios. Halvings. Grado de dificultad en la mineración. Balanceo de la red.
  Transacciones UTXO – Salidas de transacciones no gastadas


• Semana / Unidad 3
  Altcoins – criptomonedas alternativas
  Análisis de las principales altcoins de mercado. Ethereum. Ripple. Litecoin. Dash. Eos
  Capitalización de mercado. Análisis de portfolios de cryptoassets.
  Métodos de financiación empresarial por medio de criptomonedas


• Semana / Unidad 4
  Gestión de criptomonedas.
  Análisis de rendimiento, volatilidad. Factores relevantes. Patrón Boar, hechos relevantes, nivel de transacciones, dinámica de halvings.
  Nociones básicas de trading de criptomonedas.
  Cripto-economía. Monedas digitales reguladas. Experiencias y desarrollos en Bancos Centrales y reguladores de mercado financiero. Perspectivas


• Semana / Unidad 5
  Trabajo monográfico opcional – Guía, consultas y evaluación a cargo de docentes

El curso está planificado bajo modalidad de e-learning, de modo que todos sus contenidos puedan ser cursados a distancia sobre plataforma SIED – campus virtual, de la Universidad Nacional de Rosario.

Los contenidos están organizados en unidades temáticas. Estas unidades coinciden con semanas de dictado y liberación de contenidos de estudio. De esta manera se pretende facilitar a los cursantes la organización de la carga de tiempo de estudio y abordaje de las temáticas que se desarrollan.

Cada una de las unidades temáticas cuenta con recursos pedagógicos asignados, tales como videos de disertantes, o artículos periodísticos, sobre los cuales se abren chats de opinión, guiados por los docentes.

El curso además cuenta, como recurso pedagógico, con un glosario de términos que puede accederse desde cualquier unidad, o interactivamente cada vez que el cursante encuentre un término en los textos de estudio. Esto es un factor didáctico de relieve, ya que la temática a desarrollar cuenta con un amplio léxico términos técnicos de considerable complejidad.

EVALUACIÓN Y SEGUIMIENTO

Los docentes realizaran un seguimiento semanal del avance y comprensión de las unidades desarrolladas, como así también de las opiniones y comentarios de los cursantes en los chats de debate vinculados a videos o artículos periodísticos.

Para los cursantes que soliciten evaluación en el curso, y el consiguiente certificado expedido por la UNR, tendrán la opción de desarrollar una monografía sobre alguno de los aspectos que consideren más relevante del curso, la cual será evaluada por los docentes a cargo.

Daniel Díaz - Universidad Nacional de Rosario – Argentina
Daniel Díaz es docente de Sistemas de información y procesamiento de datos (SIPD) en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas de la UNR.
Ha sido galardonado con el primer premio en concursos académicos internacionales de XBRL - 2003 (eXtensible Business Reporting Language) y Oracle Corporation – 2005 (implementación de BPEL).
Se ha desempeñado como asesor del Banco Central de la República Argentina (BCRA), Banco Central de Chile, Comisión Bancaria y de Valores de México, Secretaría del Tesoro Nacional de Brasil y en la actualidad del Banco Central del Uruguay (BCU).
Fue distinguido por su tarea de investigación por la Honorable Cámara de Diputados de la República Argentina.

Paulo Caetano da Silva - UNIFACS – Salvador, Brasil
(participación encuadrada en convenio marco firmado UNIFACS-UNR 1633/2019)
Paulo Caetano da Silva se desempeña como profesor de Maestría en Sistemas y Computación en la Universidad Salvador UNIFACS y como Analista en el Banco Central del Brasil, desde 1994.
Paulo es miembro del Comité de Certificación del estándar tecnológico financiero XBRL.
Ha obtenido Maestría en Redes de Computación y Doctorado en Ciencias de Computación (Universidad de Pernambuco -Brasil).
Es autor de 3 libros y ha asesorado a la Secretaria del Tesoro Nacional de Brasil, en el desarrollo e implementación del sistema SICONFI, de dicho organismo.

Patricia Sepliarsky - Universidad Nacional de Rosario – Argentina
Patricia Sepliarsky se desempeña como docente de Sistemas de información y procesamiento de datos (SIPD) y de Información para la Gestión, en la Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas de la UNR.
Ha trabajado como analista de datos en las áreas diseño e implementación de sistemas en empresas líderes del medio.
Se ha desempeñado como investigadora del proyecto: APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS INTELIGENTES AL ANÁLISIS DE INFORMES FINANCIEROS, centrado en el análisis de predictibilidad de quiebras sobre Datos Masivos de carácter financiero.