Uso de Python para scraping, análisis de impacto de políticas ambientales y métodos numéricos.
Python como herramienta de propósito general para resolver problemas que van más allá del ML: cuantificar el impacto real de políticas ambientales sobre la calidad del aire en Madrid, recolectar datos automáticamente de la web, y calcular integrales definidas sin solución analítica cerrada mediante simulación.
Análisis de series temporales de NO2 en Madrid Central con pandas para comparar antes/después de la implementación de la restricción de tráfico. BeautifulSoup y Selenium para scraping de librería online con paginación. Monte Carlo para estimación de integrales definidas comparando implementación iterativa vs. vectorizada con NumPy.
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