Demos
python-eia: descargas fluidas de datos energéticos de EE.UU.
Una nueva biblioteca de Python para acceder y preprocesar rápidamente datos energéticos de EE.UU. desde la API de EIA—perfecta para crear gráficos y pronósticos del mundo real.
Stories
Explora tutoriales técnicos completos, guías de programación y conocimientos de sesiones de codificación en directo. Aprende Python, ciencia de datos y desarrollo web moderno.
Demos
Pandas vs Polars: ejemplo práctico
"El kernel murió" al usar pandas; ahí es cuando polars resulta útil.
Tutoriales
Ejecutar scripts en piloto automático cada día para actualizar base de datos con GitHub Actions
Teniendo una base de datos que necesita ser actualizada con los nuevos datos que se publican cada día, ¿cómo automatizar la ejecución de scripts con GitHub Actions?
Tutoriales
Base de datos normalizada para consultar los archivos I90
Comprende el proceso para crear una base de datos normalizada donde consultar la información histórica de las unidades de programación energética del sistema eléctrico español con ejemplos prácticos.
Demos
Sistemas de bases de datos personalizados para su negocio
Cree sistemas de bases de datos robustos adaptados a las necesidades de su negocio para un almacenamiento, recuperación y escalabilidad de datos sin problemas.
Tutoriales
Automatizar preprocesamiento de archivos Excel I90 (REE) en Python
Comprende los pasos a seguir para automatizar el preprocesamiento de los archivos Excel I90, que detalla la operativa de las instalaciones energéticas según los programas de generación diarios.
Demos
Automatizaciones de Excel
Transforma tus cálculos de Excel en scripts y flujos de trabajo escalables y robustos con Automatizaciones de Excel.
Demos
Agentes de IA para ejecutar automáticamente tus procesos de datos
Descubre cómo los Agentes de IA pueden automatizar la organización de scripts, manejar entradas/salidas sin problemas y ejecutar comandos a través de una interfaz de chatbot, haciendo tu flujo de trabajo más eficiente y sin esfuerzo.
Cursos
PT-ES-1: Agentes IA en Trading
Nueva edición del curso "Agentes Trading con IA Integrados con Noticias y Modelos ML".
Cursos
DF-ES-12: Energía España
Nueva edición del curso "Python Aplicado: Manipulación y Visualización de Datos".
Informes
Análisis FAERS Q1 2024: Frecuencia de medicamentos y reacciones adversas
Un análisis en profundidad de los datos FAERS del Q1 2024, enfocado en la frecuencia de medicamentos y reacciones adversas.
Cursos
SP-ES-1: Farmacovigilancia
Nueva edición del curso "Programación Estadística Aplicada: Proyectos Académicos", en colaboración con Asociación Salmantina de Estudiantes de Farmacia (ASEF).
Tutoriales
Cómo descargar datos de EUDRA para vigilancia de seguridad de medicamentos
Aprende cómo acceder a los datos del Sistema Europeo de Vigilancia de Seguridad de Medicamentos (EUDRA) de la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) a través de informes trimestrales y APIs para la vigilancia post-comercialización de medicamentos.
Tutoriales
Cómo descargar datos de FAERS para vigilancia de seguridad de medicamentos
Aprende cómo acceder a los datos del Sistema de Notificación de Eventos Adversos (FAERS) de la FDA a través de informes trimestrales y APIs para la vigilancia post-comercialización de medicamentos.
Cursos
DF-ES-11: Visualización y Análisis de Datos Aplicados en Python
Sábado, 5 de octubre de 2024.
Cursos
Temporada repleta de cursos de programación inmersivos en directo
Este año, colaboraré con asociaciones de estudiantes de universidades para organizar cursos en directo sobre la aplicación de Análisis de Datos, Machine Learning y modelos de IA usando programación en Python/R.
Tutoriales
Estructurando datos de facturas energéticas con OpenAI para posterior BI análisis
Un ejemplo rápido de cómo usar ChatGPT de forma programática con Python.
Informes
Precios vivienda España por CCAA desde 2020 según INE
Precios de la vivienda en España por Comunidades Autónomas desde 2020 según el Instituto Nacional de Estadística (INE). Incluye índices, variaciones trimestrales, anuales y en lo que va de año.
Tutoriales
Cómo calcular la potencia óptima de autoconsumo solar
Aprende a calcular las componentes de una simulación de autoconsumo solar para encontrar la potencia óptima de paneles solares a instalar.
Informes
Market price spread
Reporte semanal (15 de Julio - 21 de Julio, 2024) del "market price spread" en los mercados de OMIE.
Opinión
Modelos de ML en el cuaderno no valen pa' ná.
Si has invertido un valioso tiempo en desarrollar tu modelo de Machine Learning, ¿por qué no lo aprovechas y lo pones a calcular predicciones en una calculadora web?
Opinión
No comprendes, tan solo entiendes.
Cómo diferenciar a los profesionales técnicos que comprenden de los que tan solo entienden: charlatanes.
Tutoriales
Principales diferencias entre matplotlib, seaborn y plotly
¿Qué biblioteca deberías usar para visualización de datos en Python? ¿Matplotlib, Seaborn o Plotly? Aprende las principales diferencias entre ellas y cuándo usar cada una.
Tutoriales
Reportes anuales sobre retorno acumulado con múltiples activos financieros
Aprende cómo procesar múltiples activos financieros para agregarlos a un reporte que destaque el rendimiento anual de cada activo.
Tutoriales
Bandas de Bollinger con Python aplicadas al S&P500
Utilizando las Bandas de Bollinger, podemos crear una estrategia de trading para comprar y vender acciones en función de la volatilidad móvil del mercado.
Tutoriales
Explicando anomalías en mercados energéticos con modelos Machine Learning
Descubre cómo explicar la influencia de las variables explicativas de un modelo de Machine Learning que detecta anomalías utilizando los valores SHAP.
Tutoriales
Programar órdenes de trading con la API de Alpaca en Python
Aprende a automatizar estrategias de trading programando órdenes de compra y venta con Python usando la API de Alpaca.
Tutoriales
Preprocesar y analizar rendimientos bursátiles con Python
Aprende a analizar estadísticamente el rendimiento bursátil de una empresa con Python.
Tutoriales
Backtesting con estrategias de inversión basadas en Machine Learning
Aprender a integrar un modelo de Machine Learning en una estrategia de inversión y evaluar su rendimiento utilizando la librería backtesting.py con Python.
Tutoriales
ENTSO-E API en Python: Análisis energético en Europa
Programa tus análisis energéticos europeos automáticamente con Python y la API de ENTSO-E. Te lo explicamos paso a paso con ejemplos prácticos.
Tutoriales
Procesando propiedades temporales de Pandas DatetimeIndex
Sácale provecho a las propiedades del DatetimeIndex en Pandas para analizar series temporales con mayor eficiencia, desde formatear la columna hasta crear reportes con tablas pivotantes.
Tutoriales
Isolation Forest para detectar anomalías en series temporales
Aprende a detectar anomalías en series temporales con Python, utilizando técnicas avanzadas y algoritmos de Machine Learning.
Tutoriales
Desapilar dataframe después de agrupar para crear matriz de calor
Tutorial de Python para desapilar las categorías de filas en columnas (tabla larga a ancha) para luego crear una matriz de calor.
Tutoriales
Procesar y visualizar datos MIBGAS
Descubre cómo analizar y visualizar precios de contratos MIBGAS usando Pandas y Matplotlib. Este tutorial te guía por filtrado de datos, manejo de fechas y técnicas de interpolación.
Tutoriales
Estilizar tabla pivote para crear matriz de calor
Aprende cómo resaltar las celdas más valiosas en una tabla pivote de Pandas que resume información sobre multimillonarios por país e industria.
Tutoriales
ESIOS API en Python: Descarga datos energéticos de España
Descarga, preprocesa, visualiza y exporta a Excel automáticamente con la programación de Python.
Tutoriales
EIA API en Python: Descarga automática de datos energéticos de EE.UU.
Entiende la estructura de la API de EIA y aprende a usarla con Python para automatizar las descargas y exportaciones a Excel.
Tutoriales
API de FRED en Python: Datos económicos automatizados de la Reserva Federal de EE.UU.
Una guía paso a paso para descargar, exportar y visualizar automáticamente datos económicos de la Fed de St. Louis usando su API con Python.
Tutoriales
Discretizar el tiempo para mejorar el análisis econométrico
Procesar una nueva variable para distinguir los períodos de la crisis financiera de 2008 mejora la relación estadística entre las Tasas Hipotecarias (MR) y la Inflación (IPC).