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Python para energía — avanzado

Construye modelos predictivos de precios energéticos, detecta anomalías de mercado y despliega pipelines de ML. Agentes de IA como asistentes de programación, scikit-learn, SHAP e ingeniería ML end-to-end.

Jesús López Jesús López
13.5 Horas5 Sesiones8 Módulos
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Nueva edición próximamente — 14 de abril de 2026

Lo que aprenderás

Agentes de IA para programación

Usa LLMs como copilotos técnicos para generación, optimización y validación de código

Modelos predictivos

Random Forest, Gradient Boosting y series temporales aplicados a precios del mercado diario

Detección de patrones y anomalías

Clustering, Isolation Forest y análisis de correlaciones en datos de mercado

ML en producción

Exporta pipelines, automatiza predicciones diarias, integra con PostgreSQL

Contenido del curso

11 módulos 38 lecciones
Instala scikit-learn, SHAP y dependencias
Verificar entorno ML
Demo: modelo de predicción de precios 30 min
Demo: detección de anomalías en datos de mercado 30 min
Verificación del entorno 30 min
Qué es un LLM y cómo funciona
Uso de IA para generación y optimización de código
Formulación de prompts técnicos y buenas prácticas
Validación de resultados generados por IA
Práctica: generar una función de cálculo de desvío con IA
ML aplicado a energía: predicción de precios y desvíos
División train/test y métricas de evaluación
Features temporales, lags y rolling means
Regresión lineal como baseline
Random Forest para predicción de precios
Gradient Boosting (conceptual + práctico)
Métricas: MAE, RMSE, R²
Construir pipelines reproducibles
Preprocesamiento automatizado en pipelines
Práctica: pipeline end-to-end para precios del mercado diario
Importancia de variables
SHAP: explicar predicciones individuales
Sensibilidad a variables clave: precio forward, renovables, demanda
Overfitting y underfitting
Guardar modelos entrenados con joblib
Automatizar predicciones diarias
Integración con PostgreSQL y exportación a Excel
Features de hora, día, mes
Lags y medias móviles
Introducción conceptual a ARIMA
Matriz de correlación, multicolinealidad y heatmaps
K-Means: días tipo, patrones de consumo, comportamiento de precios
Detección de anomalías con Isolation Forest
Práctica: detectar días atípicos y precios anómalos
Extracción de datos y feature engineering
Entrenamiento y evaluación del modelo
Interpretación y análisis SHAP
Exportación Excel: predicciones, error estimado, variables clave

¿Para quién es este curso?

Profesionales del sector energético

Que buscan aplicar Machine Learning a datos de mercado y predicción

Analistas

Que quieren construir modelos predictivos de precios y producción renovable

Equipos

Que necesitan automatizar predicciones y desplegar modelos en producción

Requisitos previos

Requiere conocimientos básicos de Python

Haber completado el curso básico o conocimientos equivalentes de Python, pandas y PostgreSQL Requerido
Un portátil con acceso de administrador para instalar software Requerido

Preguntas frecuentes

Qué incluye

Base de datos PostgreSQL dedicada

Con datos reales de mercado energético de OMIE y e·sios

Notebooks interactivos

Ejercicios y soluciones para cada módulo

Grabaciones de las sesiones

Accede a las grabaciones para repasar a tu ritmo

Agentes de IA como copilotos

Usa LLMs para generación, optimización y validación de código

Precio

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Jesús López

Instructor & Creador de herramientas

Jesús López construye herramientas que automatizan tareas del día a día—desde procesar miles de archivos Excel hasta organizar proyectos completos. Con más de 54.000 estudiantes en LinkedIn Learning, tiene pasión por enseñar a otros cómo crear sus propias soluciones, sin necesidad de ser programador.

54,000+ estudiantes · 3 cursos en LinkedIn Learning

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