Python para energía — básico

Aprende a manipular datos del mercado energético con Python, automatizar informes Excel, consultar bases de datos PostgreSQL y procesar ficheros XML. Prácticas con datos reales de OMIE/e·sios.

Jesús López Jesús López
10.5 Horas4 Sesiones6 Módulos
Nueva edición próximamente 31 de marzo de 2026

Lo que aprenderás

Análisis de datos energéticos

Manipula series temporales de precios, generación y consumo con pandas y plotly

Integración con PostgreSQL

Consulta y carga datos de mercado energético directamente desde Python

Informes Excel automatizados

Genera informes formateados con múltiples hojas usando xlwings desde datos de la base de datos

Programación asistida por IA

Usa Claude/ChatGPT como copiloto de código durante todo el curso

Contenido del curso

11 módulos 34 lecciones
Instalación de VS Code
Crear carpetas y archivos en VS Code
Miniconda en macOS
Miniconda en Windows
Python y Jupyter Lab en macOS
Jupyter Lab en Windows
Demo: análisis de datos de mercado 30 min
Demo: informe Excel automatizado 30 min
Verificación del entorno 30 min
Tipos de datos básicos: números, cadenas, listas, diccionarios
Variables y operadores
Estructuras de control: if, for, while
Funciones y módulos
Práctica: script de saludo personalizado
Lectura de datos desde CSV, Excel y ficheros planos
DataFrames: creación, acceso y manipulación
Filtrado, agrupación y agregación
Series temporales: indexación por fecha, resample, rolling averages
Limpieza de datos y manejo de valores nulos
Práctica: gráfico de evolución de precios energéticos
Conexión con psycopg2 y sqlalchemy
Consultas básicas: SELECT, WHERE, GROUP BY
Importar resultados a pandas / exportar a SQL
Práctica: spread promedio entre mercado diario y subastas
Uso de pandas.to_excel y xlwings
Formato de hojas: nombres de columnas, índice, hojas múltiples
Práctica: Excel con previsiones, producciones y precios
Uso de os y shutil para mover, copiar y renombrar archivos
Leer múltiples ficheros en un directorio
Práctica: procesamiento batch de CSV con salida organizada por fecha
Uso de xml.etree.ElementTree
Crear elementos y atributos
Práctica: generar XML de oferta al mercado diario
Pipeline completo: BD → pandas → análisis → Excel + XML 1.5h

¿Para quién es este curso?

Profesionales del sector energético

Que trabajan con datos de mercado de OMIE, e·sios o fuentes similares

Analistas

Que buscan automatizar reportes manuales en Excel y procesamiento de datos

Equipos

Que necesitan integrar Python con bases de datos y ficheros XML de mercado

Requisitos previos

No se requiere experiencia previa en programación

Un portátil con acceso de administrador para instalar software Requerido
Conexión a internet para acceso a la base de datos 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

IA como copiloto de código

Usa Claude/ChatGPT durante todo el curso para acelerar el aprendizaje

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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