Prácticas y pasantías laborales
De acuerdo con los requerimientos de GrupoDot, se necesita un framework o software propio que solvente la necesidades del equipo de data analytics, el cual consiste en un análisis profundo de datos; este gran volumen de datos (BigData) están alojados en la plataforma GCP (Google Cloud Platform) en d...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/22141
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12010/22141
- Palabra clave:
- Ingeniería de sistemas
Ingeniería de sistemas -- Tesis y disertaciones académicas
Análisis de sistemas -- Tesis y disertaciones académicas
Toma de decisiones -- Tesis y disertaciones académicas
- Rights
- License
- Abierto (Texto Completo)
Summary: | De acuerdo con los requerimientos de GrupoDot, se necesita un framework o software propio que solvente la necesidades del equipo de data analytics, el cual consiste en un análisis profundo de datos; este gran volumen de datos (BigData) están alojados en la plataforma GCP (Google Cloud Platform) en donde se solicita que esta herramienta muestre estos datos estadísticos de una forma fácil e intuitiva, ya que las diferentes herramientas del mercado que solventan estas necesidades no son tan eficientes para cargar grandes volúmenes de datos, además de que su uso representa costos significativos para la compañía. De acuerdo a lo anteriormente mencionado, el equipo de tecnología implementa un plan de trabajo en donde 4 de sus integrantes desarrollan un software que cumpla con las necesidades mencionadas en donde se dividió en diferentes fases las cuales consisten: Identificación de IDEs, frameworks, lenguajes de programación, gestores de bases de datos, editores de código, creación de funciones, clases, métodos que permita la conexión de la base de datos al back-end y manipulación de datos mediante consultas SQL, creación de un repositorio en GitLab para el buen manejo de versionamiento y distribución del equipo de trabajo, identificación de datos, gráficas y métricas para la visualización estadística, creación de una interfaz gráfica fácil e intuitiva para el usuario y creación de clases y métodos que componen el front-end. |
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