Nexascope
El objetivo de este proyecto es estimar la cantidad de proyectos que se pueden realizar simultáneamente en TID dentro de SURA. Para lograr esto, se propone utilizar inteligencia artificial y simulaciones, con ayuda, en el campo de la ciencia de datos para evaluar, analizar e implementar correctament...
- Autores:
-
Castañeda Cardona, Emanuel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/4682
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/4682
https://dspace.tdea.edu.co/
- Palabra clave:
- Metodología ágil
API REST
Scrum
Inteligencia artificial (IA)
Python
Modelo de predicción
- Rights
- openAccess
- License
- Tecnológico de Antioquia Institución Universitaria, 2023
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Deisy Julieth Betancur Estrada |
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Metodología ágil API REST Scrum Inteligencia artificial (IA) Python Modelo de predicción |
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Metodología ágil API REST Scrum Inteligencia artificial (IA) Python Modelo de predicción |
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El objetivo de este proyecto es estimar la cantidad de proyectos que se pueden realizar simultáneamente en TID dentro de SURA. Para lograr esto, se propone utilizar inteligencia artificial y simulaciones, con ayuda, en el campo de la ciencia de datos para evaluar, analizar e implementar correctamente la información, soportado con un desarrollo web por medio de un API REST. En el proyecto se cuenta con múltiples datos como, roles, la dificultad de cada proyecto con una medición de talla, el porcentaje de contribución de cada miembro del equipo en proyectos específicos, las áreas a las que pertenecen y otros datos relevantes. La primera etapa del proyecto consiste en limpiar y organizar los datos para poder utilizarlos de manera efectiva. Se llevará a cabo una exploración de datos para identificar patrones y tendencias. Una vez que se han limpiado y organizado los datos, se procederá a entrenar algoritmos de aprendizaje automático o modelaciones de datos. Después de entrenar los modelos, se evaluarán para determinar su eficacia. Se medirá su precisión y se compararán los resultados con los datos reales de proyectos anteriores para determinar qué modelo es el más preciso. Así mismo, se implementará un API REST que permitirá a los usuarios interactuar con el modelo de una manera más accesible, a través de solicitudes HTTP, en lugar de tener que ejecutar el modelo localmente. Una vez implementado, el API REST podría ser utilizado por los usuarios para enviar los datos necesarios para ejecutar sus análisis. |
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En el proyecto se cuenta con múltiples datos como, roles, la dificultad de cada proyecto con una medición de talla, el porcentaje de contribución de cada miembro del equipo en proyectos específicos, las áreas a las que pertenecen y otros datos relevantes. La primera etapa del proyecto consiste en limpiar y organizar los datos para poder utilizarlos de manera efectiva. Se llevará a cabo una exploración de datos para identificar patrones y tendencias. Una vez que se han limpiado y organizado los datos, se procederá a entrenar algoritmos de aprendizaje automático o modelaciones de datos. Después de entrenar los modelos, se evaluarán para determinar su eficacia. Se medirá su precisión y se compararán los resultados con los datos reales de proyectos anteriores para determinar qué modelo es el más preciso. Así mismo, se implementará un API REST que permitirá a los usuarios interactuar con el modelo de una manera más accesible, a través de solicitudes HTTP, en lugar de tener que ejecutar el modelo localmente. Una vez implementado, el API REST podría ser utilizado por los usuarios para enviar los datos necesarios para ejecutar sus análisis.PregradoIngeniero(a) de Software5 páginasapplication/pdfspaPaz y salvo biblioteca todo concepto.Facultad de IngenieríaIngenieria de SoftwareMedellínTecnológico de Antioquia Institución Universitaria, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2NexascopeTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionMcCollum, J. K y Sherman, J.D (1991). Los efectos del tamaño de la organización matricial y el número de asignaciones de proyectos en el desempeño. IEEE Transactions on Engineering Management, págs. 75-78Brokman, M. et al. (2018). An Optimal Point is not Enough: The Motivation to Cope with Complex Software Project Planning. Procedia Computer Science, 138, 705-713. https://www.sciencedirect.comSpotify. (2014). Spotify engineering culture. https://engineering.atspotify.com/2014/09/spotify engineering-culture-part-1/Historia SURA. (2022, marzo 11). 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