Data_processing.ipynb Data Science

▸ src/notebooks/Data_processing/ (cleaning)

▸ src/notebooks/sarimax_model/ (statistical forecast)

▸ src/notebooks/XGBoost Model/ (boosting model)

▸ src/utils/ (metrics + plotting)

Master TFM: Análisis Avanzado de Series Temporales

Python 3.11 Jupyter Notebook Poetry Data Science Time-Series Forecasting Machine Learning Deep Learning Pandas NumPy scikit-learn TensorFlow Keras XGBoost SARIMAX Statsmodels Matplotlib Seaborn PMDARIMA Ruff

Proyecto de Trabajo de Fin de Máster orientado al forecasting de demanda energética con Open Power System Data en intervalos de 60 minutos. No es una webapp: es un entorno de data science centrado en notebooks (99%+ Jupyter) organizado en `src/notebooks` (Data_processing, SARIMAX, XGBoost, CNN, LSTM), `src/utils` (carga de datos, visualización y métricas de conclusión) y `src/datasets`. Usa Poetry para gestión reproducible de dependencias, scripts de inicialización multiplataforma (`initialize.py/.sh/.ps1/.cmd`) para bootstrap de datos, y comparación de enfoques estadísticos + ML/DL con Python 3.11, pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow/Keras, statsmodels y pmdarima.

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