Componente de software de análisis prescriptivo basado en las variables oceánicas y meteorológicas de Colombia

Trabajo de investigación

Autores:
González-Silva, Lina María
Peña-Rojas, Wilmar Andrés
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Católica de Colombia
Repositorio:
RIUCaC - Repositorio U. Católica
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/27728
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10983/27728
Palabra clave:
SCRUM (DESARROLLO DE SOFTWARE)
AUTOMATIZACIÓN
METEOROLOGÍA
OCEANOGRAFÍA
PROCESAMIENTO DE DATOS EN TIEMPO REAL
ANALÍTICA PRESCRIPTIVA
DIMAR
SCRUM
Inteligencia competitiva
Pesca
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Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2022
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spelling Velandia-Vega, John Alexánder 026768b1-18a3-4ffa-ab01-797fba1e4b87González-Silva, Lina María12b2cc31-0b55-4f00-9ab6-d62b78f9ef53-1Peña-Rojas, Wilmar Andrés42cbf9d5-cebe-4558-9d5b-f0f43bd36b82-1Colombia2022-09-30T18:54:53Z2022-09-30T18:54:53Z2022Trabajo de investigaciónEn este trabajo se desarrolló un componente de software utilizando analítica prescriptiva para la toma de decisiones de los pescadores, turistas y habitantes de las zonas cercanas a las estaciones donde se extraen los datos atmosféricos y meteorológicos de la DIMAR, y con base en las variables históricas y actuales, sumadas a una API (Interfaz de programación de aplicaciones) se plasme una matriz de recomendaciones. (Tomado de la fuente).PregradoIngeniero de SistemasINTRODUCCIÓN JUSTIFICACIÓN PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA OBJETIVOS MARCO REFERENCIAL ESTADO DEL ARTE METODOLOGÍA REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA ARQUITECTURA DEL SISTEMA DESARROLLO DEL NUEVO COMPONENTE PRUEBAS DE SOFTWARE TRABAJOS FUTUROS CONCLUSIONES ANEXO BIBLIOGRAFÍAS128 páginasapplication/pdfGonzález-Silva, L. M. & Peña-Rojas, W. A. (2022). Componente de software de análisis prescriptivo basado en las variables oceánicas y meteorológicas de Colombia. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia.https://hdl.handle.net/10983/27728spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríaBogotáIngeniería de Sistemas y ComputaciónPATNAIKUNI, D. A Model for Predictive and Prescriptive Analysis for Internet of Things Edge Devices with Artificial Intelligence, India, Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2021Metodología Scrum. [en línea]. 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