Tecnología en Desarrollo de Software

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https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2039

El egresado de la tecnología de Desarrollo de Software de la Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería de Uniremington tiene las suficientes competencias cognitivas, comunicativas y tecnológicas que apuntan a su desempeño cualificado en la creación de proyectos que optimicen procesos de automatización, orientados a la generación de productos con altos niveles de calidad y eficiencia.

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Browsing Tecnología en Desarrollo de Software by Subject "Análisis de datos"

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    Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de osteoporosis, utilizando estrategias de machine learning
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) García Ramírez, Sebastián; Briñez de León, Juan Carlos
    La llegada de las Tecnológicas de la información y las comunicaciones (TIC) en el siglo XX abrió una nueva etapa, denominada "sociedad del conocimiento y la información", que ha tenido un impacto significativo en las prácticas educativas y sociales. La Inteligencia Artificial (IA), una rama de las TIC, que actualmente busca aplicaciones en sectores como la salud, emulando el razonamiento humano, el aprendizaje, la resolución de problemas y la percepción. El desarrollo de estrategias computacionales basadas en algoritmos de machine learning (ML) ha sido impulsado por la OMS y enfocándolo en La osteoporosis un trastorno esquelético de alto impacto socioeconómico. Estos algoritmos se entrenan con datos demográficos, de estilo de vida y de salud para identificar personas en riesgo rápidamente. El procesamiento de datos implica cargar conjuntos de datos en plataformas como Colab, eliminar filas y columnas innecesarias y duplicados, y normalizar datos categóricos. Variables como el género, los cambios hormonales, los antecedentes familiares, la actividad física y el consumo de sustancias se analizan. El modelo de toma de decisiones, que se basa en el aprendizaje supervisado, utiliza un algoritmo para clasificar a las personas en riesgo en función de patrones que se encuentran en los datos de entrenamiento. Esto implica recopilar y procesar datos de pacientes, elegir los algoritmos de clasificación apropiados y entrenar el modelo. Un conjunto de datos de prueba se utiliza para evaluar el modelo para comprender su rendimiento y factores de impacto. El objetivo de la implementación de esta estrategia computacional es mejorar el diagnóstico, la prevención y el tratamiento individualizado de la osteoporosis. Esta estrategia podría usarse en herramientas de diagnóstico, selección de tratamiento, modelos de riesgos y campañas de concientización.
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    Optimización de estrategias de ventas y gestión de inventario en LC Shoes
    (Corporación Universitaria Remington, 2024) Loaiza Duarte, Luis Javier; Briñez de León, Juan Carlos
    Este informe presenta un análisis detallado del conjunto de datos de inventario de zapatos de LC Shoes, una microempresa privada dedicada a la comercialización y venta de calzado de alta calidad. LC Shoes ofrece una amplia variedad de estilos y colores, dirigidos a hombres y mujeres contemporáneos. Su misión es satisfacer las necesidades de los clientes con productos cómodos y elegantes, y sus valores fundamentales incluyen el respeto, la laboriosidad, la perseverancia y el espíritu de equipo. La empresa busca posicionarse como una marca tradicional y duradera, comprometida con la calidad y el buen servicio. Este análisis se centra en el inventario actual de la empresa, proporcionando información crucial para la toma de decisiones operativas y estratégicas.