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Curso en línea

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Ciencia de datos energéticos

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Intensidad
32 horas
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Horario clases

Conectividad 24/7
Mediante plataforma de estudio

Inversión

$0 Formación
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Presentación

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.

Información de la actividad

  1. Alguien con conocimientos sobre el sector energético que quiere explorar qué puede aprovechar de la ciencia de datos.
  2. 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.
  1. Explicar cómo se aplica el proceso de la ciencia de datos en la solución de problemas en diferentes dominios del sector de la energía eléctrica.
  2. Construir prototipos de perfiles de consumo a partir de datos provenientes de medidores avanzados.
  3. Aplicar algoritmos simples de descubrimiento de patrones y de explicaciones a problemas del sector de la energía eléctrica.
  4. Obtener los componentes que describen el comportamiento de series de tiempo.
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:
  1. Videos explicativos
  2. Un laboratorio no calificado
  3. Un laboratorio calificado
  4. 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.
Los participantes deberán completar los contenidos listados en la plataforma. La certificación se obtiene una vez se han aprobado los laboratorios calificables y los cuestionarios de cada módulo. El proceso de certificación al igual que el procedimiento de pago se manejará directamente por Coursera, siguiendo las condiciones dispuestas por la plataforma.

Contenido de la actividad

Panorama general de la Ciencia de datos energéticos

Objetivo del aprendizaje:
¡Bienvenidos al curso "Ciencia de Datos Energéticos"! Nos enfocaremos en aplicar la ciencia de datos para encontrar soluciones innovadoras a los desafíos del sector energético. Esta semana, dividida en cuatro bloques, abarcará la presentación del curso, el sector de la eléctrica, la ciencia de datos en el contexto energético y una práctica evaluativa.
  1. Presentación del curso
  2. Estructura del curso
  3. La cadena de valor de la electricidad
  4. Dominios del sector eléctrico
  5. El proceso de la ciencia de datos
  6. Flujo de datos en el sector eléctrico
  7. Un marco general de análisis para proyectos de ciencia de datos energético
  8. Presentación del laboratorio 'Dataframes en Python'

Variables físicas asociadas a la energía eléctrica. Comprensión de datos.

Objetivo del aprendizaje:
Durante esta semana, exploraremos cuatro bloques esenciales. En el primero, encontrarán una introducción al contenido del módulo. El segundo bloque se adentrará en las variables físicas relacionadas con la electricidad, abordando temas como energía, potencia, diferencia de potencial, corriente y sistemas trifásicos. El tercer bloque se centrará en la comprensión de datos, donde aprenderán sobre atributos y calidad de los datos, detección de valores atípicos, manejo de datos faltantes y visualización. Por último, el cuarto bloque les ofrecerá la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos a través de un laboratorio y un cuestionario calificado. Esperamos que disfruten de este módulo y encuentren el contenido enriquecedor.
  1. Energía y potencia
  2. Diferencia de potencial y corriente
  3. Relaciones entre las variables físicas
  4. Sistemas trifásicos
  5. Atributos y calidad de los datos
  6. Valores atípicos y faltantes
  7. Visualización de datos
  8. Laboratorio 'Comprensión de los datos leídos por un AMI'

Consumo de energía eléctrica. Preparación de los datos.

Objetivo del aprendizaje:
Durante esta semana, exploraremos cuatro bloques fundamentales. En el primero, encontrarán una descripción del contenido del módulo. El segundo bloque se adentrará en el consumo de energía eléctrica, abordando cuestiones como los momentos de mayor consumo, los actores involucrados y la eficiencia energética. El tercer bloque se centrará en la preparación de datos, donde aprenderán sobre análisis de componentes principales, integración de datos y la preparación de datos relacionados con el consumo de energía eléctrica. Finalmente, el cuarto bloque les ofrecerá la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos a través de un laboratorio y un cuestionario calificado. Esperamos que disfruten de este módulo y que encuentren el contenido valioso.
  1. ¿Cuándo se consume la energía eléctrica?
  2. El dónde, el quién y el para qué del consumo de energía eléctrica
  3. Eficiencia energética
  4. Análisis de componentes principales
  5. Integración de datos
  6. Preparación de datos de consumo de energía eléctrica
  7. Laboratorio “Preparación de datos de consumo”

Transporte de energía eléctrica. Descubrimiento de patrones.

Objetivo del aprendizaje:
Durante esta semana, exploraremos cinco bloques esenciales. En el primero, encontrarán una descripción detallada del contenido del módulo. El segundo bloque se enfocará en el transporte de energía eléctrica, abordando temas como los cambios de tensión, el calentamiento y la capacidad de transporte, así como la transmisión y distribución de energía eléctrica. El tercer bloque se centrará en el modelamiento de datos, donde aprenderán su aplicación a conjuntos de datos y las funciones de error. El cuarto bloque se adentrará en el descubrimiento de patrones, explorando el agrupamiento y las reglas de asociación. Finalmente, el quinto bloque les ofrecerá la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos a través de un laboratorio y un cuestionario calificado.
  1. Los cambios de tensión
  2. El calentamiento y la capacidad de transporte
  3. Transmisión y distribución de energía eléctrica
  4. El modelamiento aplicado a los datos
  5. Funciones de error
  6. Agrupamiento
  7. Reglas de asociación
  8. Laboratorio “Clasificación de líneas de transmisión”

Generación de energía eléctrica. Descubrimiento de explicaciones.

Objetivo del aprendizaje:
Durante esta semana, exploraremos cinco bloques esenciales. En el primero, encontrarán una descripción detallada del contenido del módulo. El segundo bloque se enfocará en el transporte de energía eléctrica, abordando temas como los cambios de tensión, el calentamiento y la capacidad de transporte, así como la transmisión y distribución de energía eléctrica. El tercer bloque se centrará en el modelamiento de datos, donde aprenderán su aplicación a conjuntos de datos y las funciones de error. El cuarto bloque se adentrará en el descubrimiento de patrones, explorando el agrupamiento y las reglas de asociación. Finalmente, el quinto bloque les ofrecerá la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos a través de un laboratorio y un cuestionario calificado.
  1. Tecnologías para la generación de energía eléctrica
  2. Tipos de plantas de generación de energía eléctrica
  3. Recursos energéticos
  4. Recursos energéticos de un país. El caso de Colombia
  5. Árboles de decisión
  6. Regresores lineales
  7. Aproximadores de funciones
  8. Estructura del perceptrón multicapa
  9. Entrenamiento del perceptrón multicapa
  10. Laboratorio “Pronóstico de generación”

Mercados y comercialización de energía eléctrica. Series de tiempo.

Objetivo del aprendizaje:
Exploraremos cuatro bloques fundamentales. En el primero, encontrarán el contenido del módulo. El segundo bloque se centrará en los mercados y la comercialización de la energía eléctrica, abordando temas como la bolsa de energía, el precio de la energía en el mercado mayorista y las tarifas, incluyendo el precio de la energía para el usuario final. El tercer bloque se adentrará en las series de tiempo, donde aprenderán sobre la identificación de sistemas dinámicos y los métodos para llevarla a cabo. Finalmente, el cuarto bloque les proporcionará la oportunidad de aplicar sus conocimientos en un laboratorio y un cuestionario calificado.
  1. La bolsa de energía
  2. El precio de la energía en el mercado mayorista
  3. Tarifas. El precio de la energía para el usuario
  4. Series de tiempo
  5. Identificación de sistemas dinámicos
  6. Métodos de identificación de sistemas dinámicos
  7. Laboratorio “Series de tiempo”

Equipo docente

Opiniones de nuestros estudiantes

Procedimiento para la asignación de cupo

Registro

Registro

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Preguntas frecuentes

¿Quién puede participar en los cursos y diplomados?
Nuestra misión como Universidad Nacional de Colombia en su línea de extensión es capacitar y actualizar a la comunidad en general, con ello NO hay pre requisitos administrativos para que una persona pueda inscribirse, cursar o certificarse en cualquiera de nuestras actividades:

En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN

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