El contexto
Nací y he vivido toda mi vida en Venezuela. El pasado 3 de enero de 2026 ocurrió un hecho histórico: Estados Unidos llevó a cabo una operación de extracción de Nicolás Maduro. Más allá del impacto político, como ingeniero entiendo que estamos ante un "Quiebre Estructural" (Structural Break) en la historia del país.
Hoy comienzo esta serie de artículos con dos propósitos claros:
Documentar la historia: Registrar con datos duros el comportamiento de algunos indicadores económicos clave en lo que, espero, será la recuperación de la economía del país.
Aprendizaje Técnico: Explorar y dominar el ecosistema de Análisis de Datos con Python (Pandas, Openpyxl, Matplotlib, Seaborn, Visidata) aplicado a un problema del mundo real.
La Construcción del Dataset (2024-2025)
Para entender hacia dónde vamos, primero tuve que reconstruir de dónde venimos, con este fin, utilicé las siguientes estrategias de Ingeniería de Datos:
Minería de Fuentes Oficiales (BCV): Descargué reportes del Banco Central de Venezuela, luego, utilizando la librería Openpyxl, extraje la información de liquidez monetaria, reservas internacionales y tipo de cambio oficial, transformando hojas de cálculo en un formato CSV unificado y limpio.
Reconstrucción de Series de Tiempo: Ante la falta de datos diarios del mercado paralelo, utilicé herramientas de IA (Perplexity y Grok) para obtener los cierres mensuales de 2024 y 2025. Posteriormente, utilicé Pandas para aplicar técnicas de interpolación lineal (upsampling), convirtiendo 24 puntos de datos mensuales en una serie continua de 730 días.
Monitoreo en Tiempo Real: Para la data actual (2026 en adelante), implementé bots de web scraping modulares. Con el objetivo de garantizar una recolección de datos continua (24/7) sin comprometer recursos ni mantener una laptop encendida permanentemente, desplegué estos scripts directamente en mi smartphone (utilizando el entorno Linux de la aplicación Termux). Mediante la configuración de Cron Jobs, automaticé la ejecución exacta de los procesos cada hora, creando un servidor de recolección de datos portátil, eficiente y de bajo consumo energético que monitorea el dólar paralelo y el petróleo Brent.
En los próximos posts, compartiré el código fuente, las gráficas resultantes y el análisis de estos primeros días de operación.
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