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 LópezLo 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
¿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
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
A consultar
Tu instructor
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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