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Ciencia de datos energéticos · LearnSpace
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courseraИнженерия

Ciencia de datos energéticos

Курс от Universidad Nacional de Colombia
Средний≈ 32.6 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

La ciencia de datos puede entenderse como la aplicación del potencial de la ciencia de datos en la búsqueda de soluciones novedosas a problemas del sector energético. Este curso busca facilitar la comprensión de cómo es ese proceso y, para ello, se enfoca exclusivamente en el subsector de la energía eléctrica. Para desarrollar un proyecto de ciencia de datos energéticos se necesita que confluyan dos tipos de conocimiento: por una parte, un conocimiento sobre el sector eléctrico (cómo es su estructura, cuáles son sus principales retos, cómo funciona) y , por otra, un conocimiento sobre la ciencia de datos (cuáles son sus fundamentos, cómo opera, qué tipo de aportes puede dar). Por esa razón, es usual que se constituyan equipos interdisciplinarios en los que confluyen tanto expertos en energía como expertos en análisis de datos. No es fácil para estos expertos poder dialogar, porque el conocimiento especializado suele tener también un lenguaje especializado y no es fácil compartir la experticia con personas que no son especialistas en nuestro campo de conocimiento. Justamente, este curso busca ayudar a facilitar ese diálogo y a sobrepasar esas barreras de comunicación. Para ello, lo que haremos será presentar los elementos básicos, fundamentales de cada una de las dos áreas del conocimiento con una perspectiva más amplia que profunda. El propósito es el de adquirir una comprensión de alto nivel de tanto los elementos del sector eléctrico como de la ciencia de datos. Aspiramos que, al finalizar exitosamente este curso, usted pueda entender y explicar cómo funciona el proceso de ciencia de datos aplicado a los problemas del sector eléctrico. ¿Cómo está estructurado el curso? El curso tiene seis módulos y en cada uno de esos módulos trabajamos un tema del área de energía y un tema del área de ciencia de datos, que confluyen en una aplicación concreta o, al menos, en una etapa de una aplicación concreta. En cada módulo, usted encontrará: - videos explicativos - un laboratorio no calificado - un laboratorio calificado - un cuestionario calificado. Los laboratorios son espacios para desarrollar tareas en lenguaje Python. No esperamos que usted sea un experto desarrollador de programas en Python, pero sí que tenga algún tipo de experticia en programación. ¿Para quién es este curso? Hemos imaginado este curso teniendo en mente dos posibles perfiles: 1) un perfil de alguien con conocimientos sobre el sector energético que quiere explorar qué puede aprovechar de la ciencia de datos; y 2) un perfil de alguien con conocimientos en ciencia de datos que quiere explorar cómo puede aportar esos conocimientos en el área del sector energético. Por ej.: Este curso está dedicado principalmente a estudiantes universitarios de primer y segundo año interesados en ciencia e ingeniería, junto con estudiantes de secundaria y profesionales interesados en programación.

Навыки, которые вы освоите

Python ProgrammingData ScienceElectric Power SystemsTime Series Analysis and ForecastingArtificial Neural NetworksData PreprocessingComputer ProgrammingExploratory Data AnalysisData MiningStatistical MethodsMathematical ModelingApplied Machine LearningEnergy and UtilitiesElectrical PowerData Processing

Программа курса

6 модулей · 79 учебных материалов

01Panorama general de la Ciencia de Datos Energéticos13 материалов

Presentación del curso

Presentación del cursoВидеоEstructura del cursoВидеоPolíticas del cursoЧтение

El sector de la energía eléctrica

La cadena de valor de la electricidadВидео

Учитесь у экспертов

Oscar Germán Duarte Velasco

Ingeniero Electricista y Master en Automatización Industrial. Doctor en Informática. Profesor Titular del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.

Ciencia de datos energéticos
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Обучение на Coursera

≈ 32.6 ч

6 модулей

Язык: Испанский

Часть программы вашего университета
Dominios del sector eléctricoВидео

La ciencia de datos

El proceso de la ciencia de datosВидеоFlujo de datos en el sector eléctricoВидеоUn marco general de análisis para proyectos de ciencia de datos energéticosВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Dataframes en Python'ВидеоDataframes en PythonЛабораторнаяOperaciones básicas con DataFramesПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 01ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 01Чтение
02Variables físicas asociadas a la energía eléctrica. Comprensión de los datos.13 материалов

Contenido del módulo 2

Contenido del módulo 2Видео

Variables físicas asociadas a la electricidad

Energía y potenciaВидеоDiferencia de potencial y corrienteВидеоRelaciones entre las variables físicasВидеоSistemas trifásicosВидео

Comprensión de los datos

Atributos y calidad de los datosВидеоValores atípicos y faltantesВидеоVisualización de datosВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Comprensión de los datos leídos por un AMI'ВидеоComprensión de los datos leídos por un AMIЛабораторнаяComprensión de datosПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 02ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 02Чтение
03Consumo de energía eléctrica. Preparación de los datos.12 материалов

Contenido del módulo 3

Contenido del módulo 3Видео

Consumo de energía eléctrica

¿Cuándo se consume la energía eléctrica?ВидеоEl dónde, el quién y el para qué del consumo de energía eléctricaВидеоEficiencia energéticaВидео

Preparación de datos

Análisis de componentes principalesВидеоIntegración de datosВидеоPreparación de datos de consumo de energía eléctricaВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Preparación de datos de consumo'ВидеоPreparación de datos de consumoЛабораторнаяPreparación de datosПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 03ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 03Чтение
04Transporte de energía eléctrica. Descubrimiento de patrones.13 материалов

Contenido del módulo 4

Contenido del módulo 4Видео

Transporte de energía eléctrica

Los cambios de tensiónВидеоEl calentamiento y la capacidad de transporteВидеоTransmisión y distribución de energía eléctricaВидео

Modelamiento de datos

El modelamiento aplicado a los datosВидеоFunciones de errorВидео

Descubrimiento de patrones

AgrupamientoВидеоReglas de asociaciónВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Clasificación de líneas de transmisión'ВидеоClasificación de líneas de transmisiónЛабораторнаяDescubrimiento de patronesПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 04ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 04Чтение
05Generación de energía eléctrica. Descubrimiento de explicaciones.15 материалов

Contenido del módulo 5

Contenido del módulo 5Видео

Generación de energía eléctrica

Tecnologías para la generación de energía eléctricaВидеоTipos de plantas de generación de energía eléctricaВидеоRecursos energéticosВидеоRecursos energéticos de un país. El caso de ColombiaВидео

Descubrimiento de explicaciones

Árboles de decisiónВидеоRegresores linealesВидео

Redes neuronales

Aproximadores de funcionesВидеоEstructura del perceptrón multicapaВидеоEntrenamiento del perceptrón multicapaВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Pronóstico de generación'ВидеоPronóstico de generaciónЛабораторнаяDescubrimiento de explicacionesПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 05ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 05Чтение
06Mercados y comercialización de energía eléctrica. Series de Tiempo13 материалов

Contenido del módulo 6

Contenido del módulo 6Видео

Mercados y comercialización de la energía eléctrica

La bolsa de energíaВидеоEl precio de la energía en el mercado mayoristaВидеоTarifas. El precio de la energía para el usuarioВидео

Series de tiempo

Series de tiempoВидеоIdentificación de sistemas dinámicosВидеоMétodos de identificación de sistemas dinámicosВидео

Prácticas

Presentación del laboratorio 'Series de tiempo'ВидеоSeries de tiempoЛабораторнаяSeries de tiempoПрограммированиеCuestionario calificado del Módulo 06ЗаданиеAyudas audiovisuales del módulo 06ЧтениеCierre del cursoВидео