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Instala la librería, escribe una consulta SQL, obtén un DataFrame. Sin descargas de archivos, sin parsear Excel — datos I90 limpios desde un backend ClickHouse actualizado diariamente.
Endesa, Iberdrola, Repsol, Gas Natural — cada empresa tiene un portfolio de generación distinto. Los datos de liquidación I90 revelan sus estrategias en cada programa de mercado.
PDBF, PDVP, PHF1, RR, BT — cada programa de mercado tiene su propia lógica, actores y economía. Los datos I90 muestran quién participa en cada uno y cuánto gana.
Seguimos a Algeciras 3 a través de los 8 programas de mercado en un solo día — desde la programación diaria hasta el balance en tiempo real — con datos reales de liquidación I90.
La misma hora, cinco tecnologías — nuclear, hidráulica, ciclo combinado, solar y eólica — cada una con una huella de mercado radicalmente distinta. Los datos reales de liquidación I90 revelan cómo cada tecnología participa en la cascada de mercados española.
Análisis con datos de cómo la nuclear y la solar FV explotan el mecanismo PDVP del mercado eléctrico español — quién gana, quién pierde y por qué el diseño del sistema crea incentivos perversos.
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Una librería Python que envuelve la API de ESIOS en llamadas simples — busca indicadores, descarga datos históricos y obtén DataFrames con caché automático.
Descarga, procesa y analiza archivos I90 de REE con Python — tendencias de curtailment, mix de generación y correlación con precios del mercado eléctrico español.
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Librería Python para descargar precios de electricidad, generación y flujos transfronterizos de ENTSO-E. Instala con pip y analiza mercados energéticos europeos.
Simula un año completo de operación de batería con restricciones para entender la variabilidad de beneficios y expectativas anuales realistas.
Analiza precios de electricidad para identificar ventanas rentables de carga/descarga para sistemas de almacenamiento con baterías.
Accede a precios de electricidad del mercado diario en tiempo real e históricos del operador del mercado eléctrico español—sin necesidad de API key.
"El kernel murió" al usar pandas; ahí es cuando polars resulta útil.
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?
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.
Cree sistemas de bases de datos robustos adaptados a las necesidades de su negocio para un almacenamiento, recuperación y escalabilidad de datos sin problemas.
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.
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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.
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Un análisis en profundidad de los datos FAERS del Q1 2024, enfocado en la frecuencia de medicamentos y reacciones adversas.
Nueva edición del curso "Programación Estadística Aplicada: Proyectos Académicos", en colaboración con Asociación Salmantina de Estudiantes de Farmacia (ASEF).
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.
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.
Sábado, 5 de octubre de 2024.
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.
Un ejemplo rápido de cómo usar ChatGPT de forma programática con Python.
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.
Aprende a calcular las componentes de una simulación de autoconsumo solar para encontrar la potencia óptima de paneles solares a instalar.
Reporte semanal (15 de Julio - 21 de Julio, 2024) del "market price spread" en los mercados de OMIE.
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?
Cómo diferenciar a los profesionales técnicos que comprenden de los que tan solo entienden: charlatanes.
¿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.
Aprende cómo procesar múltiples activos financieros para agregarlos a un reporte que destaque el rendimiento anual de cada activo.
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Descubre cómo explicar la influencia de las variables explicativas de un modelo de Machine Learning que detecta anomalías utilizando los valores SHAP.
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Aprende a analizar estadísticamente el rendimiento bursátil de una empresa con Python.
Aprender a integrar un modelo de Machine Learning en una estrategia de inversión y evaluar su rendimiento utilizando la librería backtesting.py con Python.
Programa tus análisis energéticos europeos automáticamente con Python y la API de ENTSO-E. Te lo explicamos paso a paso con ejemplos prácticos.
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Tutorial de Python para desapilar las categorías de filas en columnas (tabla larga a ancha) para luego crear una matriz de calor.
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Una guía paso a paso para descargar, exportar y visualizar automáticamente datos económicos de la Fed de St. Louis usando su API con Python.
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).