Webinar abierto: Análisis de datos de temperatura a largo plazo con Python y Pandas

Los datos de temperatura necesitan evaluarse con herramientas que puedan procesar miles de registros con capacidades para hacer gráficos, regresiones y estadísticas. El presente webinar cubre un ejemplo aplicado al análisis de datos de temperatura con Python, Pandas y librerías relacionadas. El caso de estudio corresponde a la estación meteorológica de Central Park, NY US con datos disponibles de precipitación, nieve y temperatura durante un período de 150 años. El código Python desarrollado para el webinar nos permite la exploración de datos de forma integral, obtención de métricas y diagnostico de parámetros meteorológicos respecto al cambio climático.

Intructor / Instructor:

Saul Montoya M.Sc.

Hidrogeólogo - Modelador Numérico

Saul Montoya es Ingeniero Civil graduado de la Pontificia Universidad Católica del Perú en Lima con estudios de postgrado en Manejo e Ingeniería de Recursos Hídricos (Programa WAREM) de la Universidad de Stuttgart con mención en Ingeniería de Aguas Subterráneas y Hidroinformática. Él domina las herramientas de modelamiento para el cálculo del flujo y transporte de contaminantes en condiciones estáticas y dinámicas, además de los códigos para el modelamiento de la zona vadosa / no saturada. También es capaz de interactuar los modelo hidrogeológicos con modelos hidrológicos y con modelos de gestión del agua.

Language / Lenguaje:

Español

Event date / Fecha del evento:

Martes 07de Diciembre, 6:00 pm hora de Lima

Hosted by / Organizado por:

Gidahatari

Stream link / Enlace de transmisión:

https://meet.google.com/kch-hdfx-nid

Input data / Datos de entrada:

https://owncloud.hatarilabs.com/s/3P1nC4HR55yXWdl

Additional instructions / Instrucciones adicionales:

Password para bajar los datos de ingreso: Hatarilabs. Necesitas Anaconda instalado en tu computadora: https://www.anaconda.com/products/individual