En este curso, aplicaremos la metodología Python Thinking para datos energéticos de OMIE y REE.

ENERGY-1

Automatiza tu flujo de trabajo con datos energéticos a través de Python aplicando las mejores prácticas en 5 sesiones interactivas.

Jesús López

Python Práctico: Manipular y Visualizar Tablas de Datos - REE I90 & Curvas OMIE

Santander

Banco Bilbao Vizcaya Argentaria

endesa

Iberdrola

Este curso intensivo te enseñará a automatizar el análisis de datos energéticos utilizando Python. A lo largo de 5 sesiones, aprenderás a transformar archivos I90 y otros datos del sector en información accionable mediante técnicas avanzadas de programación. Comenzarás dominando los fundamentos de pandas para manipular datos eficientemente. Luego, desarrollarás habilidades para crear visualizaciones interactivas que comuniquen resultados de forma clara. Avanzarás hacia análisis más complejos con series temporales y técnicas multivariadas, calculando indicadores clave como el curtailment anual. Finalmente, convertirás tus análisis en aplicaciones web interactivas que centralicen tus reportes y faciliten la toma de decisiones. La metodología imLEX garantiza un aprendizaje práctico donde no solo verás código, sino que lo aplicarás a casos reales del sector energético, desarrollando la intuición necesaria para resolver cualquier desafío de datos que enfrentes en tu carrera profesional.

Automatiza el análisis de datos energéticos con Python

Trader energético: Extrae y normaliza datos I90 para mejorar estrategias de trading con indicadores más inteligentes.

Consultor y analista energético: Accede a programas de generación estructurados para análisis rápidos y precisos sin procesos manuales.

Desarrollador de proyectos: Calcula indicadores como el curtailment para valorar proyectos con precisión y automatizar cálculos clave.

¿Para quién es este curso?

¿Qué lograrás al completar este curso?

Construirás una plataforma interactiva donde centralizarás tus análisis y reportes operacionales, facilitando la consulta y visualización de datos en tiempo real.

Aplicación web propia para reportes personalizados

Automatizarás el cálculo del curtailment para cada unidad de programación, obteniendo información precisa sobre restricciones operativas y pérdidas de generación.

Curtailment anual por unidades de programación

Analizarás qué unidades de generación y tecnologías dominan los programas operacionales, identificando patrones de rendimiento y eficiencia en el sector energético.

Rankings sobre mejores unidades y tecnologías en programas operacionales

Aplicarás transformaciones rápidas para analizar datos energéticos en distintos intervalos de tiempo (horarios, diarios, mensuales) sin necesidad de cálculos manuales.

Agregaciones temporales en una línea de código

Generarás visualizaciones dinámicas con Matplotlib y Plotly, listas para reportes, presentaciones y exploración de datos en profundidad.

Exportar gráficos personalizados, interactivos y de alta calidad

En <a href="https://youtube.com/playlist?list=PL8HtbO24Pl3iMfe1oLz7S3mvZ3VoZJV9f&amp;si=r-sPJdytVNBm2fLM" rel="noopener noreferrer" target="_blank">esta playlist</a> descubrirás algunos de los análisis que aprenderás durante el curso.

Muestra

<ol><li>Instalar Python y programas relacionados</li><li>Visualizar Datos Simples</li><li>Visualizar Datos de Excel con Python</li><li>Visualización Multivariante de Datos</li></ol>

Días 0-2 | Instalación & Ejercicios | En casa

<ol><li>Resolver Dudas</li><li>Metodología Resolving Python</li><li>Programar de Manera Independiente</li><li>Mejores Prácticas para Resolver Problemas de Programación</li><li>Solucionar Errores de Código</li></ol>

Día 3 | Resolving Python | Clase Interactiva en directo

<ol><li>Análisis Descriptivo &amp; Estadístico</li><li>Agrupación de Datos</li><li>Tablas Pivotantes</li><li>Mapas de Calor en Tablas</li><li>Filtrar Filas y Columnas</li><li>Visualización de datos avanzada</li><li>Análisis Univariante</li><li>Análisis Multivariante</li></ol>

Días 4-9 | Análisis y Visualización de Datos | En casa

<ol><li>Resolver Dudas</li><li>Descargar Datos de la Bolsa</li><li>Preprocesar Datos</li><li>Preprocesar Series Temporales</li><li>Reportes Financieros con Mapas de Calor</li><li>Análisis Fundamental</li><li>Ratio de Sharpe</li><li>Regresión Lineal</li><li>Alpha de Jensen</li></ol>

Día 10 | Análisis Fundamental Financiero | Clase Interactiva en Directo

<ol><li>Resolver Dudas</li><li>Estrategias de Inversión</li><li>SMA Crossover</li><li>Bandas de Bollinger</li><li>Machine Learning</li><li>Clasificación y Regresión</li><li>Train Test Split</li><li>ML en Estrategias de Inversión</li></ol>

Día 11 | Trading Algorítmico | Clase Interactiva en Directo

<ol><li>Crear Cuenta Demo en Alpaca (Plataforma de Inversión)</li><li>Comprar y Vender Acciones</li><li>Operar en Aplicación Web</li><li>Operar en Código de Python</li><li>Estrategia de Inversión con Comandos de Alpaca</li><li>Trading Bot con GitHub Actions</li><li>Crea Tu Trading Bot</li><li>Examen de Certificación</li></ol>

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