Plantilla de curso
Herramienta de Ciencia de Datos – Datos Climáticos y Análisis Ciudadano
Análisis y visualización de datos climáticos con bibliotecas de Python como pandas, numpy y matplotlib.
Objetivo Didáctico
Esta plantilla de curso introduce pasos estructurados para el análisis de datos con Python. El enfoque se centra en importación y estructuración de conjuntos de datos, evaluación estadística de datos climáticos y su interpretación gráfica. Los módulos individuales representan el flujo típico del análisis moderno de datos – desde la preparación hasta el análisis, visualización y modelos predictivos simples. Esto apoya el desarrollo de competencias en modelado y análisis basados en datos dentro del campo del manejo de datos.
Enfoque Competencial
- Importación y estructuración de datos climáticos desde archivos CSV con pandas
- Cálculo de medidas estadísticas como media, mediana, desviación estándar y rango mediante numpy
- Visualización de series temporales y distribuciones de datos con matplotlib
- Transformación de conjuntos de datos en estructuras JSON y almacenamiento a través de APIs REST
- Análisis de datos de base de datos mediante la conversión de JSON a DataFrames de pandas
- Investigación de conexiones y subconjuntos de conjuntos de datos mediante análisis de filtrado y comparación
- Creación de modelos de predicción simples con regresión lineal para analizar tendencias a largo plazo de temperatura
Estructura de módulos
Visualización de datos climáticos desde CSV
Introducción a la carga de conjuntos de datos climáticos desde archivos CSV, su evaluación estadística y visualización de series temporales de temperatura con matplotlib.
Análisis estadístico de temperaturas con NumPy
Análisis estadístico de datos de temperatura mediante cálculo de valores centrales y comparación de dispersión entre múltiples ciudades.
Almacenamiento de datos climáticos en User-DB
Construcción de un pipeline de datos simple mediante la conversión de datos CSV a JSON y el almacenamiento de los conjuntos de datos a través de una API REST en una base de datos.
Análisis de datos climáticos desde User-DB
Recuperación de datos climáticos almacenados mediante interfaz REST, conversión a DataFrames y análisis estadístico con visualización posterior.
Visualización mejorada de datos climáticos
Análisis y representación gráfica de datos climáticos con diversos tipos de diagramas para investigar series temporales y relaciones.
Tendencia de temperatura con Regresión Lineal
Introducción a los fundamentos del aprendizaje automático mediante el entrenamiento de un modelo de regresión lineal para analizar tendencias a largo plazo de la temperatura.
Los módulos claramente estructurados permiten una introducción paso a paso al análisis de datos, evaluación estadística y visualización, y pueden integrarse flexiblemente en series de lecciones.
Utiliza el acceso demo para probar la plantilla y adaptar pasos individuales de análisis o visualización a tu grupo de aprendizaje.