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Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
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Databeer
- 1. Datos, Energía y Negocio: hacia un futuro más sostenible 1 T. Morales Big Data & Data Science Team Lead en Synergic Partners 2017-01-12
- 2. ¿Quién soy? Experiencia Laboral • Big Data & Data Science Team Lead en Synergic Partners para Proyectos Analíticos de Telefónica. • Investigador Asociado Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) en el desarrollo NWP para HIRLAM y ECMWF. Background académico • Licenciatura en Física. • Ciclo Superior en Física Computacional. • Master en Sistemas Expertos y Métodos Numéricos. • PhD Candidate: Contribuciones en el uso de redes neuronales avanzadas en los proceso de predicción en series de datos 2
- 3. 3 Generación de datos por parte de los organismos públicos Concepto OpenData Uso de esos datos para el desarrollo de negocio Mercado de energía, y concretamente en energía renovable
- 4. 4 Modelo determinista Presión a nivel del mar Velocidad del viento a 850 hPa Modelo estocástico Ensamble de modelos Media y desviación estándar del viento a 850 hPa de todo los miembros del ensamble Model IFS
- 5. 5 Modelo MACC - Calidad del aire Estaciones Calidad del aire de la Comunidad de Madrid
- 6. 6 Asimilación de datos Modelo Verificación Satélites Boyas Radar Método Asimilación de datos 3D-VAR 4D-VAR ENS-KalmaFilter
- 7. 7 Asimilación de datos Modelo Verificación CRAY XC40 20 cabinas con 6912 procesadores cada una. Fuente: http://www.ecmwf.int/en/computing/our-facilities/supercomputer Esquemas Numéricos Semi-Lagrangianos Semi-Implícitos Eulerianos Lagrangianos
- 8. 8 Asimilación de datos Modelo Verificación Fuente Variational bias correction of GNSS ZTD in the HARMONIE modeling system, Jana Sanchez Arriola & Autores
- 9. 9 OpenData (*) Fuente Using Bias-Corrected Reanalysis to Simulate Current and Future Wind Power Output, Staffell, Iain and Pfenninger, Stefan Reanálisis Modelo Serie Temporales (*)
- 10. 10 Wind Power Farm Solar Power Farm OpenData
- 11. 11 Fuente: Red Eléctrica de España https://demanda.ree.es/demanda.html
- 12. 12 ¿Podríamos utilizar toda está información generada por los modelos de predicción del tiempo para mejorar la contribución de las energías renovables en la demanda energética? ¿Con qué técnicas o algoritmos podríamos hacerlo?
- 14. 14 Redes Neurales Artificiales - Redes Recurrentes un-folding con celdas Redes Recurrentes un-folding con celdas Long Short-Term Memory (LSTM) Redes Recurrentes un-folding sin celdas
- 15. 15 Sequence to Sequence modelStack LSTM
- 16. 16 Precio de la electricidad Tiempo actual Señal energía Señal externa
- 17. 17 Tiempo actual Señal energía Señal externa 1 Señal externa N
- 18. 18 1 2 3 Podium de energías Energía sucias: Nuclear, Fuel+gas, Carbon, Hidráulica, .. Energías limpias: Eólica, Fotovoltaica, Térmica renovable, …
- 19. 19 Eólica 1 2 3 Podium de energías Energía sucias: Nuclear, Fuel+gas, Carbon, Hidráulica, .. Energías limpias: Eólica, Fotovoltaica, Térmica renovable, … Competición: un futuro más sostenible Sol Nuclear Fuel+gas Hidráulica
- 20. Futuro más sostenible 20 OpenDataGeneración de datos por parte de los organismos públicos Mejora en la predicción de cantidad de energía renovable que contribuye a la red Mayor ganancia para los generadores de energía renovable
- 21. – Preguntas “Muchas gracias por la atención” 21