Jesus Lopez - datons

Cohort 2

I - ETSIAE UPM

II - COIIM

Cohort 1

Cohort 3

ES-2023-12

UPV-1

ETSIAE-5

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

ENERGY-1

Cohort 8

Cohort 4

En esta edición trabajaremos casos prácticos del sector energético.

XII Edición

10a Cohorte

Edición organizada en colaboración con ASEF (Asociación Salmantina de Estudiantes de Farmacia).

III - ASEF

Nueva edición impartida para N3XUS ETSII, asociación de Ingeniería Industrial en UPM, Madrid.

XI Edición

Edición I

Edición XIV - Ficheros REE I90

Aplicaremos el código de Python sobre los ficheros de datos proveídos por REE (I90) y OMIE (Curvas).

Edición XV - Ficheros I90 REE

Nueva edición del curso de programación aplicada a la manipulación de tablas de datos energéticos.

XIII Edición

Data scientists who apply statistical and ML techniques to extract insights from data.

Using data and metrics to measure performance, run experiments, and inform decisions.

Business analysts defining requirements and bridging business and technical teams.

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

PROFESOR

Profesor

Product Manager

De no saber programar, a producir reportes estadísticos con gráficas de datos en solo 2 días.

Programación Estadística para Tesis & Papers - Quimioinformática en Farmacia

Student

Pharmacy Student

Ingeniero

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

Contenido del curso

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

No, no te vamos a enseñar a construir modelos matemáticos con fórmulas complejas. Si ya las han puesto en las funciones de las librerías de programación, ¿para qué reinventar la rueda? Mejor, te enseño a conducir sobre ellas. Además, te enseñamos cómo sacarle provecho a la Inteligencia Artificial de ChatGPT para que genere el código que necesitas y adaptarlo a tu problema.

Metodología práctica para construir cualquier modelo de Machine Learning

Course syllabus

If your events are recurring and at the same time, it might be easiest to use a single line item to communicate your course schedule to students

Tuesdays & Thursdays

Feel free to type out dates as your title as a way to communicate information about specific live sessions or other events.

May 7, 2022

Schedule items can also be used to convey commitments outside of specific time slots (like weekly projects or daily office hours).

Weekly projects

Course schedule

Quieres entrar al detalle con teoría que no necesitarás, en lugar de aprender y practicar lo determinante para aplicarlo a tus proyectos.

Te pasas las horas de clase sin saber qué hacer porque el profesor no te ayuda mientras practicas con los ejercicios.

Prefieres asumir con un sí aunque no te hayas enterado de nada, en lugar de seguir preguntándole al profesor para enriquecer el aprendizaje.

Para quién NO es este curso

Sé un profesional competente capaz de entablar conversaciones técnicas sobre modelos matemáticos

Llegarás a las funciones que necesitas como si estuvieras navegando por los menús de un teléfono móvil.

Programar desde una hoja en blanco

Si te dan una tabla de datos, serás capaz de desarrollar, desde una hoja en blanco, el tipo de modelo adecuado.

Transformar tablas en modelos matemáticos

Los modelos matemáticos predicen el futuro, pero las predicciones pueden irse al carajo sin darte cuenta. ¿Cómo lo distingues los buenos modelos de los malos?

Evaluar predicciones

En Scikit-Learn hay cientos de algoritmos, aplicables a todo tipo datos. ¿Cuándo es mejor aplicarlos según el problema que estás resolviendo?

Seleccionar mejor algoritmo

Tengo una batería de ejercicios para que integres en tu skillset el uso de la Inteligencia Artificial de ChatGPT para generar el código que necesitas al implementar algoritmos para tus casos prácticos. Además, también aprenderás a usar la IA para que interprete los resultados.

Utiliza la IA para generar código e interpretar resultados

Los modelos de Machine Learning son inútiles si los dejas en el código. ¿Por qué no aprovecharlos para hacer predicciones en una web app?

Ahorrando tiempo a profesionales con la programación de algoritmos automáticos.

An exceptional structure that progressively challenges you to develop a better version of your data application. You can even bring your own data tables because the materials are adapted to work with any. You'll get direct support to focus on the essential matters of building data apps so that, after the course, you'll have a great MVP. P.S.: Don't worry if you don't have data or a practical case, we'll give you several proposals.

Bring your own data and practical cases

Instead of wasting your time adapting solutions from Google/ChatGPT, we'll teach you how to ask and adapt their solutions step by step.

The instructor will monitor students' screen to catch most common errors and explain best practices to optimize your programming skills.

Instense learning program with real-world exercises that trains lifelong skills you'll apply to your professional projects after finishing.

Reason the code; don't assume you know what you don't.

Outcomes

You will build the application during the course by downloading, preprocessing, filtering, and aggregating the raw data. Jesús will solve all your questions and doubts until successful completion.

End-to-end project

​If you are a professional who wants to develop solutions with the data you manage at your workplace, you can bring your data to build the web application. ​Otherwise, we've covered you with datasets from energy, finance, medicine, or any industry; I'll get it sorted for you.

Bring your own data

You'll publish the data application you develop to a URL that you can share (public or private) with friends, colleagues, and customers.

Published data app on URL

Instead of imposing the lessons with theory, you'll practice the methodology with exercises meticulously prepared to solve the most common errors you experience.

No to redundant theory; yes to practical concepts

Why spend your time figuring things out alone when you can benefit from practice sessions with Jesús? He will ensure you stay on track and apply the best coding practices, enhancing your learning experience without overlooking the value of independent problem-solving.

Guided hands-on sessions to solve problems

Learn Python programming while applying it to data analysis and visualization. We will prepare customized datasets based on your interests.

Learn directly from Jesus Lopez - datons

Jesus Lopez - datons

Courses

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

Machine Learning Aplicado en Python

Practical Python: Data Tables Manipulation & Visualization

Lightning Lessons

Taller Introducción Python: Ficheros OMIE

Agentes IA en Trading: Noticias & Modelos ML

ESIOS API en Python: Vista Panorámica

Explorar y analizar datos farmacovigilancia: FAERS y Eudra

Resources

Crea modelos matemáticos con Python: Árbol de Decisión

Crea Modelos Matemáticos Paso a Paso con Python

Machine Learning para predecir la Bolsa de Valores con Python

Materiales