Proyecto de programación

Guía práctica para su desarrollo

IE0405 - Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas
I - 2025

Objetivo

Implementar una canalización de datos (pipeline) en tiempo real para procesamiento y análisis a partir de una fuente de datos externa, utilizando las herramientas computacionales de Python.

La documentación completa está en GitHub.

Recopilación de datos

Tipos de recopilación

Procesamiento por lotes (batch processing)
Generación de datos a partir de un modelo probabilístico.
Procesamiento en tiempo real (real-time processing)
Obtención de datos a partir de un experimento.
Procesamiento en tiempo casi real (quasi real-time processing)
Uso de datos disponibles en la web.

Datos desde fuentes externas con API


            import requests
            
            url = "https://kalouk.xyz/api/datos"
            params = {"grupo": 000}
            response = requests.get(url, params=params)
        
            if response.status_code == 200:
                data = json.loads(response.text)
                print(data)       
        

            import requests
            params = {"grupo": int(group)}
            response = requests.get(url, params=params)
        
            if response.status_code == 200:
                data = json.loads(response.text)        
        
Deducción de la densidad espectral de potencia | Definiciones preliminares

Almacenamiento de datos

Bases de datos relacionales

Análisis de datos

Procesamiento y análisis descriptivo con Pandas

Visualización de datos con Matplotlib

Visualización de datos con Plotly

Modelos de probabilidad de los datos

Momentos estadísticos

Desarrollo colaborativo de software

Git y GitHub

Presentación de resultados

Documentación con MkDocs

Instrucciones del proyecto

Avance

Reporte