Sistema de información para la evaluación del desempeño de equinos de la escuela de equitación del ejército nacional de Colombia en competencias, utilizando analítica de datos

Propia

Autores:
Farfán Marín, Lizeth Johanna
Ricardo Lozano, Yeimmy Luzena
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Antonio Nariño
Repositorio:
Repositorio UAN
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Caballos
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Escuela De Equitación Del Ejército Nacional De Colombia
Competencias de caballos
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Rights
openAccess
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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Agronegocios. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un equino para competencia Grado A.
Amat, R. J. (2020). Machine Learning con Python y Scikitlearn. https://www.cienciadedatos.net/documentos/py06_machine_learning_python_scikitlea rn.html
Andreano bleteuscher. (2015). Vaulting – Equitacion.
Aritmetics. (2019). Qué es Analítica descriptiva - Definición y ejemplos. 2019.
Bahit, E. (2012a). Scrum & Extreme Programming Para Programadores.
Bahit, E. (2012b). Scrum y eXtreme Programming para Programadores.
breedersapp. (2018). Aplicación Breeders.
Camacho Avila, J. (2020). Preoricesamiento de datos con Python | JacobSoft. https://www.jacobsoft.com.mx/es_mx/pre-procesamiento-de-datos-con-python/
Debe, M. O., Preparado, S. E. R., & Equi, U. N. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un 14.
Ecured. (2019). Enduro ecuestre - EcuRed.
EcuRed. (2019). Deporte ecuestre - EcuRed
ESCEQ. (2019). informacion.
Fedecuestre. (2017a). Adiestramiento.
Fedecuestre. (2017b). Federación Ecuestre de Colombia_ Fedecuestre
Fude. (2013). FUDE.
Hackernoon. (2017). Creating websites using React and Django REST Framework - By.
Hackernoon. (2018). Vim Python IDE.
https://caballotoro.com/. (2019). Carreras de caballos_ Tipos, Clasificaciones y Mecánica - CaballoToro
iaarbook.github.io. (2019). Introducción - Libro online de IAAR
Institute, D. T. (2017). Python, el lenguaje de programación todoterreno _ Digital Tech Institute.
Jean Carlos Mariños Urquiaga. (2015). ¿Por qué usar Django?
Leal, B. M. (2017). Metodología Scrum en proyectos digitales - Blog IDA Chile | Estrategia para el éxito de tu negocio. https://blog.ida.cl/estrategiadigital/metodologia-scrum-en-proyectos-digitales/
Microsoft. (2020). Normalizar datos: referencia de módulo - Azure Machine Learning | Documentos de Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machinelearning/algorithm-module-reference/normalize-data
Neodatameat. (2019). ¿Qué es la analítica predictiva_ _ Neodata.
Nettleton, C. (2015). Roles de Scrum definidos - Scrum Training. https://lookforwardconsulting.com/es/2015/04/03/roles-de-scrum-definidos/
Ochoa Villaseñor, A. (2008). Equitacion, el deporte mas elegante (pp. 11–12). 2008
ParseNet. (2019). APP_ Todo para mi caballo _ Parsenet
PowerData. (2017). Preprocesar y normalizar datos, 4 pasos para limpiar y mejorar datos. https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/preprocesar-y-normalizardatos-4-pasos-para-limpiar-y-mejorar-datos
Reportedigital. (2018). Analítica de datos_ descriptiva, predictiva y prescriptiva _ Reporte Digital.
Rodrigo, J. A. (2016). Introducción a la Regresión Lineal Múltiple. RPubs.
Santos Retamosa, A. (2015). SCRUM Aplicación del método ágil en la gestión de proyectos. https://earchivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/26132/TFG_Ana_Retamosa_Santos.pdf
Seh-lelha. (2019). Construcción de modelos de regresión multivariantes - Seh-lelha - Sociedad Española de Hipertensión Liga Española para la Lucha contra la Hipertensión Arterial.
Van, G. (2013). El tutorial de Python.
Wallahorse. (2019). Wallahorse - App caballos.
Wkndheroes. (2019). Chile, paraíso del enduro ecuestre.
Zimbiosis. (n.d.). ZimbiosisApp. 2015.
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Agronegocios. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un equino para competencia Grado A.
Amat, R. J. (2020). Machine Learning con Python y Scikitlearn. https://www.cienciadedatos.net/documentos/py06_machine_learning_python_scikitlea rn.html
Andreano bleteuscher. (2015). Vaulting – Equitacion.
Aritmetics. (2019). Qué es Analítica descriptiva - Definición y ejemplos. 2019.
Bahit, E. (2012a). Scrum & Extreme Programming Para Programadores.
Bahit, E. (2012b). Scrum y eXtreme Programming para Programadores.
breedersapp. (2018). Aplicación Breeders.
Camacho Avila, J. (2020). Preoricesamiento de datos con Python | JacobSoft. https://www.jacobsoft.com.mx/es_mx/pre-procesamiento-de-datos-con-python/
Debe, M. O., Preparado, S. E. R., & Equi, U. N. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un 14.
Ecured. (2019). Enduro ecuestre - EcuRed.
EcuRed. (2019). Deporte ecuestre - EcuRed
ESCEQ. (2019). informacion.
Fedecuestre. (2017a). Adiestramiento.
Fedecuestre. (2017b). Federación Ecuestre de Colombia_ Fedecuestre
Fude. (2013). FUDE.
Hackernoon. (2017). Creating websites using React and Django REST Framework - By.
Hackernoon. (2018). Vim Python IDE.
iaarbook.github.io. (2019). Introducción - Libro online de IAAR
Institute, D. T. (2017). Python, el lenguaje de programación todoterreno _ Digital Tech Institute.
Jean Carlos Mariños Urquiaga. (2015). ¿Por qué usar Django?
Leal, B. M. (2017). Metodología Scrum en proyectos digitales - Blog IDA Chile | Estrategia para el éxito de tu negocio. https://blog.ida.cl/estrategiadigital/metodologia-scrum-en-proyectos-digitales/
Microsoft. (2020). Normalizar datos: referencia de módulo - Azure Machine Learning | Documentos de Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machinelearning/algorithm-module-reference/normalize-data
Neodatameat. (2019). ¿Qué es la analítica predictiva_ _ Neodata.
Nettleton, C. (2015). Roles de Scrum definidos - Scrum Training. https://lookforwardconsulting.com/es/2015/04/03/roles-de-scrum-definidos/
Ochoa Villaseñor, A. (2008). Equitacion, el deporte mas elegante (pp. 11–12). 2008
ParseNet. (2019). APP_ Todo para mi caballo _ Parsenet
PowerData. (2017). Preprocesar y normalizar datos, 4 pasos para limpiar y mejorar datos. https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/preprocesar-y-normalizardatos-4-pasos-para-limpiar-y-mejorar-datos
Reportedigital. (2018). Analítica de datos_ descriptiva, predictiva y prescriptiva _ Reporte Digital.
Rodrigo, J. A. (2016). Introducción a la Regresión Lineal Múltiple. RPubs.
Santos Retamosa, A. (2015). SCRUM Aplicación del método ágil en la gestión de proyectos. https://earchivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/26132/TFG_Ana_Retamosa_Santos.pdf
Seh-lelha. (2019). Construcción de modelos de regresión multivariantes - Seh-lelha - Sociedad Española de Hipertensión Liga Española para la Lucha contra la Hipertensión Arterial.
Van, G. (2013). El tutorial de Python.
Wallahorse. (2019). Wallahorse - App caballos.
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(2012a). Scrum & Extreme Programming Para Programadores.Bahit, E. (2012b). Scrum y eXtreme Programming para Programadores.breedersapp. (2018). Aplicación Breeders.Camacho Avila, J. (2020). Preoricesamiento de datos con Python | JacobSoft. https://www.jacobsoft.com.mx/es_mx/pre-procesamiento-de-datos-con-python/Debe, M. O., Preparado, S. E. R., & Equi, U. N. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un 14.Ecured. (2019). Enduro ecuestre - EcuRed.EcuRed. (2019). Deporte ecuestre - EcuRedESCEQ. (2019). informacion.Fedecuestre. (2017a). Adiestramiento.Fedecuestre. (2017b). Federación Ecuestre de Colombia_ FedecuestreFude. (2013). FUDE.Hackernoon. (2017). Creating websites using React and Django REST Framework - By.Hackernoon. (2018). Vim Python IDE.https://caballotoro.com/. (2019). Carreras de caballos_ Tipos, Clasificaciones y Mecánica - CaballoToroiaarbook.github.io. (2019). Introducción - Libro online de IAARInstitute, D. T. (2017). Python, el lenguaje de programación todoterreno _ Digital Tech Institute.Jean Carlos Mariños Urquiaga. (2015). ¿Por qué usar Django?Leal, B. M. (2017). Metodología Scrum en proyectos digitales - Blog IDA Chile | Estrategia para el éxito de tu negocio. https://blog.ida.cl/estrategiadigital/metodologia-scrum-en-proyectos-digitales/Microsoft. (2020). Normalizar datos: referencia de módulo - Azure Machine Learning | Documentos de Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machinelearning/algorithm-module-reference/normalize-dataNeodatameat. (2019). ¿Qué es la analítica predictiva_ _ Neodata.Nettleton, C. (2015). Roles de Scrum definidos - Scrum Training. https://lookforwardconsulting.com/es/2015/04/03/roles-de-scrum-definidos/Ochoa Villaseñor, A. (2008). Equitacion, el deporte mas elegante (pp. 11–12). 2008ParseNet. (2019). APP_ Todo para mi caballo _ ParsenetPowerData. (2017). Preprocesar y normalizar datos, 4 pasos para limpiar y mejorar datos. https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/preprocesar-y-normalizardatos-4-pasos-para-limpiar-y-mejorar-datosReportedigital. (2018). Analítica de datos_ descriptiva, predictiva y prescriptiva _ Reporte Digital.Rodrigo, J. A. (2016). Introducción a la Regresión Lineal Múltiple. RPubs.Santos Retamosa, A. (2015). SCRUM Aplicación del método ágil en la gestión de proyectos. https://earchivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/26132/TFG_Ana_Retamosa_Santos.pdfSeh-lelha. (2019). Construcción de modelos de regresión multivariantes - Seh-lelha - Sociedad Española de Hipertensión Liga Española para la Lucha contra la Hipertensión Arterial.Van, G. (2013). El tutorial de Python.Wallahorse. (2019). Wallahorse - App caballos.Wkndheroes. (2019). Chile, paraíso del enduro ecuestre.Zimbiosis. (n.d.). ZimbiosisApp. 2015.instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/PropiaThe Riding School of the Colombian National Army (ESCEQ), is in charge of train, specialize and train officers, NCOs, and soldiers in the doctrine of the mounted cavalry. Represents the institution in equestrian sport at the national level and international; for this representation the school has sport horses, which They are trained for the different competitions. The School has a training plan and tracking history for horses, which are currently kept in Excel files that contain relevant information on fitness and fitness, diet, and competing measurement parameters, but without automatic correlation of the variables versus equine performance. This document establishes the theoretical bases that will allow the development of an Information System (IS) that provides the analysis of physiological variables to assist veterinarians in decision making from school. Therefore, an SI was implemented to register variables and training plans of equines with their respective analysis, using data analytics to help school veterinarians to establish an adequate training plan that, by being implemented allows a good performance of equines in competitions, in addition to prevent injury. The Information system will have modules for registration, image loading, processing, correlation of variables and presentation of results, which are developed with different technologies and may be accessible on desktop computers, initially by ESCEQ officials.La Escuela de Equitación del Ejército Nacional de Colombia (ESCEQ), se encarga de capacitar, especializar y entrenar a oficiales, suboficiales y soldados en la doctrina de la caballería montada. Representa a la institución en el deporte ecuestre a nivel nacional e internacional; para esta representación la escuela cuenta con caballos de deporte, los cuales son entrenados para las diferentes competencias. La Escuela tiene un plan de entrenamiento e historia de seguimiento para los caballos, que son llevadas actualmente en formatos de Excel que contienen información relevante del estado y acondicionamiento físico, dieta, y otros parámetros de medición en competencia, pero sin una correlación automática de las variables frente al desempeño de los equinos. En el presente documento se establecen las bases teóricas que permitirán desarrollar un Sistema de Información (SI) que provea el análisis de las variables fisiológicas para ayudar en la toma de decisiones a los veterinarios de la escuela. Por lo anterior, se implementó un SI para el registro de variables y planes de entrenamiento de los equinos con su respectivo análisis, utilizando analítica de datos para ayudar a los veterinarios de la escuela a establecer un adecuado plan de entrenamiento que al ser implementado permite un buen rendimiento de los equinos en las competencias, además de prevenir lesiones. El sistema de Información contará con módulos de registro, carga de imágenes, procesamiento, correlación de variables y presentación de resultados, los cuales se desarrollaron con diferentes tecnologías y podrá ser accesible en computadores de escritorio, inicialmente por los funcionarios de la ESCEQ.Ingeniero(a) de Sistemas y ComputaciónPregradoPresencialspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de Ingeniería de SistemasBogotá - SurCaballosAnalítica de datosEscuela De Equitación Del Ejército Nacional De ColombiaCompetencias de caballosHorsesData analyticsTo The Riding School Of The National Army Of ColombiaHorse competitionsSistema de información para la evaluación del desempeño de equinos de la escuela de equitación del ejército nacional de Colombia en competencias, utilizando analítica de datosTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2020__LizethJohannaFarfánMarín_Autorización2020__LizethJohannaFarfánMarín_AutorizaciónAutorización autoresapplication/pdf963984https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/3a858dea-741a-4ad8-901f-7491c6387a02/downloadac9cbe066ad0ea39293fa4706e8e4496MD512020_LizethJohannaFarfánMarín2020_LizethJohannaFarfánMarínTrabajo de gradoapplication/pdf4164128https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/b3743fb8-a532-42f1-b85b-9c0dc8918799/downloadd4678a8e0fd70ac6244e777ec1bcc0cbMD522020_LizethJohannaFarfánMarín_Manualtécnico2020_LizethJohannaFarfánMarín_ManualtécnicoManual técnicoapplication/pdf1883762https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/05b362b1-a873-44c2-a154-b819ab16a61c/downloadf9f45493c2ff8dc6e394ba1ab27703b3MD532020_LizethJohannaFarfánMarín_Manualusuario2020_LizethJohannaFarfánMarín_ManualusuarioManual de usuarioapplication/pdf7025652https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/6507c9fb-6ad7-4a4d-9cd4-9bd9f0a9a4af/downloadc5afab9c84a4f6cacb739bb6c838f3aeMD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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