Modelo Big Data, aplicando análisis de datos y algoritmos predictivos, basado en la inteligencia computacional, para predecir la probabilidad de los accidentes de tránsito en la ciudad de Medellin.
Este documento es el informe final del trabajo de grado en la modalidad de análisis sistemático de literatura, requisito para obtener el título de ingeniería de sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Villavicencio, este informe da por concluido el trabajo de grado y sirve de insumo...
- Autores:
-
Rubiano Rodríguez, Sergio Andrés
Vega Figueroa, Juan Camilo
Escobar Canizales, Cristian Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/28567
- Palabra clave:
- Machine Learning
Big Data
Data Science
Data Analytics
TG 2020 ISI 28567
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Este documento es el informe final del trabajo de grado en la modalidad de análisis sistemático de literatura, requisito para obtener el título de ingeniería de sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Villavicencio, este informe da por concluido el trabajo de grado y sirve de insumo al proceso investigativo. El objetivo de la investigación es el análisis de accidentalidad durante los periodos 2018 y 2019 que se presentaron en la ciudad de Medellín. Describir y demostrar el impacto que genera el análisis de datos, encontrando patrones y correlaciones entre los datos y brindando soluciones a los mismos, a su vez se plantea algoritmos de Machine Learning para detectar futuros eventos clasificando los tipos de accidentes que le pueden ocurrir a los ciudadanos, de tal manera se desarrolla un panel de control (Dashboard) en el cual se están monitoreando las distintas variables que causan los hechos. |
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Rubiano Rodriguez, S. A., Vega Figueroa, J.C. y Escobar, C.A. (2020). Modelo Big Data, aplicando análisis de datos y algoritmos predictivos, basado en la inteligencia computacional, para predecir la probabilidad de los accidentes de tránsito en la ciudad de Medellin. [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC. http://hdl.handle.net/20.500.12494/28567 |
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Cámaras ARS - SIMM. https://geoMedellín-m-Medellín.opendata.arcgis.com/datasets/camaras-ars-simm?geomet ry=-75.910%2C6.179%2C-75.256%2C6.298 Alcaldía de Medellín. (2020). Cámaras CCTV Movilidad -SIMM. Alcaldía de Medellín. https://geoMedellín-m-Medellín.opendata.arcgis.com/datasets/camaras-cctv-movilidad-si mm Alcaldía de Medellín. (2020). Cámaras Fotodetección - FDT - SIMM. Alcaldía de Medellín. https://geoMedellín-m-Medellín.opendata.arcgis.com/datasets/camaras-fotodeteccion-fdtsimm?geometry=-75.923%2C6.184%2C-75.269%2C6.303 Alcaldía de Medellín. (2020). Incidentes georreferenciados 2019. Alcaldía de Medellín. https://geoMedellín-m-Medellín.opendata.arcgis.com/datasets/incidentes-georreferenciad os-2019?geometry=-76.243%2C6.128%2C-74.935%2C6.367 Alcaldía de Medellín. (2020). Semaforización. Secretaría de Movilidad de Medellín. https://www.Medellín.gov.co/movilidad/transito-transporte/semaforizacion ArcGIS. (2001). 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Guzmán Paredes, YomairaAlarcón Bermúdez, RaúlPatiño Martínez, Francy YanethRubiano Rodríguez, Sergio AndrésVega Figueroa, Juan CamiloEscobar Canizales, Cristian Andrés2020-12-16T18:37:34Z2020-12-16T18:37:34Z2020-12-13https://hdl.handle.net/20.500.12494/28567Rubiano Rodriguez, S. A., Vega Figueroa, J.C. y Escobar, C.A. (2020). Modelo Big Data, aplicando análisis de datos y algoritmos predictivos, basado en la inteligencia computacional, para predecir la probabilidad de los accidentes de tránsito en la ciudad de Medellin. [Tesis de pregrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC. http://hdl.handle.net/20.500.12494/28567Este documento es el informe final del trabajo de grado en la modalidad de análisis sistemático de literatura, requisito para obtener el título de ingeniería de sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia, sede Villavicencio, este informe da por concluido el trabajo de grado y sirve de insumo al proceso investigativo. El objetivo de la investigación es el análisis de accidentalidad durante los periodos 2018 y 2019 que se presentaron en la ciudad de Medellín. Describir y demostrar el impacto que genera el análisis de datos, encontrando patrones y correlaciones entre los datos y brindando soluciones a los mismos, a su vez se plantea algoritmos de Machine Learning para detectar futuros eventos clasificando los tipos de accidentes que le pueden ocurrir a los ciudadanos, de tal manera se desarrolla un panel de control (Dashboard) en el cual se están monitoreando las distintas variables que causan los hechos.This document is the final report of the degree work in the modality of systematic literature analysis, a requirement to obtain the degree in systems engineering from the Universidad Cooperativa de Colombia, Villavicencio headquarters, this report concludes the degree work and serves as input to the investigative process. The objective of the research is the accident rate analysis during the 2018 and 2019 periods that occurred in the city of Medellin. Describe and demonstrate the impact generated by data analysis, finding patterns and correlations between the data and providing solutions to them, in turn, machine learning algorithms are proposed to detect future events, classifying the types of accidents that can occur to the citizens, in such a way a control panel (Dashboard) is developed in which the different variables that cause the events are being monitored.1. Definición del tema. -- 2. Modalidad de grado. -- 3. Descripción del problema. -- 4. Objetivos -- 5. Justificación. -- 6. Antecedentes. -- 7. Estado del arte. -- 8. Marco teórico. -- 9. Diseño metodológico. -- 10. Implementación de la metodología. -- 11. Área de trabajo. -- 12. Resultados. -- 13. Principios de diseño de Features. -- 14. Ensambles. -- 15. Capas de visualización. -- 16. Análisis y discusión.sergio.rubianor@campusucc.edu.co84 p.Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, VillavicencioIngeniería de SistemasVillavicencioMachine LearningBig DataData ScienceData AnalyticsTG 2020 ISI 28567Modelo Big Data, aplicando análisis de datos y algoritmos predictivos, basado en la inteligencia computacional, para predecir la probabilidad de los accidentes de tránsito en la ciudad de Medellin.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribución – No comercialinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Accidentes en Medellín. (2020). Accidentes en Medellín. https://www.arcgis.com/home/item.html?id=1b8ba8aeffe44606af0631b2bfed14ddAlarcón, C. (2015). OPTIMIZACIÓN DEL CLASIFICADOR “NAIVE BAYES” USANDO ÁRBOL DE DECISIÓN C4.5. ore.ac.uk. https://core.ac.uk/download/pdf/323343447.pdfAlbon, C. 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