Ingeniería de Sistemas
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El Ingeniero de Sistemas de la Corporación Universitaria Remington es un profesional con un alto sentido de responsabilidad social, humanista, competente e idóneo, con gran capacidad de análisis, diseño, y gestión de sistemas de información debido a su formación integral en las áreas de las ciencias básicas y computacionales, aplicando estándares internacionales y las mejores prácticas empleadas en la ingeniería del software permitiendo alcanzar el logro de los objetivos estratégicos en las organizaciones, desde una visión ética y responsable con el medio ambiente, a través del uso racional de recursos y la optimización de procesos empresariales.
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Publication AWS container service with load balancer and auto scaling(Corporación Universitaria Remington, 2024) González Santiago, Gustavo Adolfo; Romero Flórez, Cristhiam Taniry; Berrío López, Juan PabloPropuesta de Implementación de AWS Container Service con Load Balancer y Auto Scaling para TITAN BUILD PC STORE En nuestra empresa, tenemos soluciones de infraestructura en la nube enfocadas para satisfacer las necesidades de escalabilidad, rendimiento y disponibilidad de TITAN BUILD PC STORE. nuestra solución más efectiva es el servicio de AWS Container Service con Load Balancer y Auto Scaling, que permite a TITAN BUILD PC STORE mejorar su infraestructura de TI y manejar de manera eficiente el tráfico web, asegurando una experiencia de usuario sin interrupciones. Con Amazon Web Services (AWS), creamos un entorno de nube seguro, escalable y flexible que se adapta a las necesidades específicas de TITAN BUILD PC STORE. Este servicio incluye la implementación de un Virtual Private Cloud (VPC), en el cual configuramos subredes públicas y privadas, garantizando una estructura de red eficiente y segura. Utilizamos instancias EC2 con Amazon Linux y Docker, lo que le permitirá ejecutar aplicaciones en contenedores de manera rápida y eficiente. El Load Balancer distribuye el tráfico entre las instancias de su servidor, asegurando alta disponibilidad y optimizando el rendimiento de las aplicaciones, incluso en picos de tráfico. Además, configuramos Auto Scaling para que su infraestructura se ajuste automáticamente a las variaciones del tráfico, lo que le permite ahorrar costos al pagar solo por lo que realmente utiliza. El servicio le proporciona una solución de infraestructura totalmente administrada, reduciendo la complejidad de gestión de servidores y aumentando la eficiencia operativa. Con nuestro soporte y monitoreo continuo, su empresa podrá disfrutar de una infraestructura robusta, flexible y de alto rendimiento sin preocupaciones técnicas.Publication Implementación de arquitectura en AWS con balanceador de carga y contenedores(Corporación Universitaria Remington, 2025) Garzón Orjuela, Edwin Orlando; Fabra Márquez, Luis Fernando; Jiménez Cogollo, Juan Aníbal; Berrío López, Juan PabloSe diseño una arquitectura para organizar los diferentes componentes de la aplicación AWS. Esto incluía decidir qué servicio utilizar (EC2, S3, RDS, etc.). Se configuró un entorno de desarrollo para poder probar la aplicación antes de desplegarla en la nube. Luego, procedí con crear una instancia, se configuró el entorno de ejecución, se implementó la aplicación Copiando los archivos de mi aplicación a la instancia y se configuró para que se ejecutara, se configuró el balanceador de carga que distribuye el tráfico entre múltiples instancias, se Configuró el almacenamiento.Publication Gestores de infraestructura para la industria JMS(Corporación Universitaria Remington, 2024) Gómez Ladino, Miguel Ángel; Naranjo Celis, Juan Andrés; Moquera Mosquera, Santiago; Berrío López, Juan PabloEn este trabajo se conocerá el despliegue de una infraestructura básica por medio de los servicios de AWS que nos ofrece una infraestructura en la nube escalable, segura y flexible permitiéndole satisfacer a nuestra empresa sus necesidades operativas actuales y futuras, es allí donde se implementarán la creación de VPC, instancias, Amis, balanceadores de carga, auto scaling y componentes para un startup llamada Industrias JMS donde ellos buscan dar un gran paso estratégico hacia la modernización en la tecnología y la optimización de sus recursos. Ya que es una plataforma innovadora que conecta a restaurantes con clientes mediante entregas muy rápidas y ahora últimamente la empresa ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos meses y ahora necesita escalar en su infraestructura tecnológica para poder manejar una mayor demanda en su mercado, y así ellos puedan garantizar la disponibilidad y mejorar en su tiempo de respuesta que han sido afectados por dicho crecimiento y han perdido valiosos clientes, es allí donde nosotros queremos brindar una solución altamente disponible, escalable y que este de la mejor manera diseñada para poder manejar la gran cantidad de trafico de una manera más eficiente y hacer que la empresa pueda seguir creciendo y establecer sus servicios de una manera más productiva y eficiente, es por eso que por medio de las herramientas que nombramos anteriormente daremos inicio al proceso de creación de su infraestructura ya que queremos que la empresa reduzca costos a la hora de esta implementación.Publication ScaleWise Cloud Services(Corporación Universitaria Remington, 2024) Jaramillo Arbeláez, Fray Smith; Sánchez Quila, Juan Camilo; López Gómez, Jennifer Cristina; Berrío López, Juan PabloEn este documento se detallará la creación y configuración de un servicio basado en AWS diseñado para una plataforma que permite realizar entregas rápidas a sus clientes. Este servicio integra diversas funcionalidades de AWS para garantizar su eficiencia y escalabilidad. El desarrollo comienza con la configuración de las VPC (Virtual Private Cloud), las cuales controlarán el entorno de red en el que se implementarán las instancias necesarias. Estas instancias contarán con las configuraciones adecuadas para soportar las aplicaciones y servicios que componen la plataforma. La configuración de las VPC asegura un entorno seguro, segmentado y personalizable, permitiendo una mejor administración de recursos en la nube. Además, se implementarán balanceadores de carga (Load Balancers) y Auto Scaling Groups. Estas herramientas son esenciales para distribuir de manera equitativa las solicitudes de los clientes entre las instancias disponibles. Los Auto Scaling Groups permitirán ajustar dinámicamente la cantidad de instancias en función de la carga de trabajo, asegurando que la plataforma sea responsiva y eficiente, incluso durante picos de demanda. Este enfoque garantiza una experiencia de usuario estable y un servicio ininterrumpido. Para optimizar la implementación y ejecución de las aplicaciones, se utilizarán contenedores Docker. Este enfoque simplifica el despliegue, ya que encapsula las aplicaciones junto con sus dependencias, asegurando su portabilidad y consistencia. La virtualización mediante Docker permite trabajar con una infraestructura más ligera y flexible, reduciendo la necesidad de hardware físico y facilitando la centralización de la gestión de servicios. En resumen, este servicio combina herramientas avanzadas de AWS con tecnologías modernas como Docker para crear una plataforma robusta y eficiente. Su diseño garantiza la capacidad de manejar grandes volúmenes de solicitudes, mantener un servicio estable y adaptarse a las necesidades cambiantes del mercado. La integración de estas soluciones permite maximizar los recursos tecnológicos, ofreciendo a los clientes un servicio de alta calidad y rapidez en las entregas.Publication Creación de servicios AWS para empresa ficticia virtual gourmet(Corporación Universitaria Remington, 2024) Peña Salinas, Diego Fernando; Berrío López, Juan PabloEn el presente proyecto se maneja la creación de instancias, que son las máquinas virtuales que podemos crear y manejar dentro de nuestro servicio de AWS, las instancias son como computadores servidores que tenemos en la nube, y donde se puede hacer instalación de programas para poder manejar bases de datos o páginas web. Las instancias tienen un nombre específico, se denominan AMI, Imagen de Maquina de Amazon, y en estas AMI podemos usar el software que necesitamos para nuestro negocio o proyecto. Una instancia en AWS EC2, es la maquina virtual de Amazon por sus siglas Elastic Compute Cloud, que da al usuario los recursos de un equipo físico, de forma virtual. También vemos la creación de Balanceadores de Carga, que son aquellas reglas de tráficos, que simplemente redirigen las peticiones de clientes hacia nuestras instancias, en caso de que alguna de ellas falle.Publication Cafetería las tres J(Corporación Universitaria Remington, 2024) Pineda Carmona, Jhonatan; Montoya Loaiza, Johan David; Ladino Betancur, Juan Pablo; Berrío López, Juan PabloEl presente trabajo tiene como objetivo implementar soluciones tecnológicas avanzadas utilizando servicios de Amazon Web Services (AWS) para optimizar la infraestructura de una aplicación web, simulando un entorno empresarial real en el contexto de una Cafetería Las Tres J. Se despliega una arquitectura que aprovecha instancias EC2 (Elastic Compute Cloud) y contenedores Docker, garantizando una plataforma con alta disponibilidad, escalabilidad y gestión eficiente del tráfico. A lo largo del documento, se detalla el proceso paso a paso para configurar y desplegar servicios en AWS.Publication Arquitectura escalable en la nube(Corporación Universitaria Remington, 2024) Guerrero Paz, Diego Fernando; Mosquera Mosquera, Loren Katalina; Berrío López, Juan PabloEl seminario destacó la importancia de Amazon Web Services (AWS) como una herramienta esencial para la transformación digital en empresas y organizaciones. Se abordaron los beneficios de la nube, como la escalabilidad, la seguridad y la alta disponibilidad, así como su capacidad para reducir costos y promover la innovación tecnológica. Además, se enfatizó la versatilidad de AWS en áreas como almacenamiento, auto escalado y bases de datos, lo que la posiciona como una solución integral para diversos sectores. Se subrayó también la relevancia de la formación y certificación en AWS para aprovechar al máximo sus funcionalidades, consolidando a los profesionales como actores clave en el mercado laboral actual. Finalmente, el seminario evidenció cómo AWS fomenta un entorno de experimentación e innovación, permitiendo desarrollar y desplegar soluciones tecnológicas de forma rápida, eficiente y segura.Publication Amazon Web Services(Corporación Universitaria Remington, 2024) Medina Suárez, Karol Andrea; Latorre Muñoz, Tatiana Andrea; Benítez Guerrero, Jhon Breinner; Berrío López, Juan PabloEn este proyecto, somos un startup llamada KTB SYSTEM, una plataforma innovadora que ayudara conectar restaurantes con clientes mediante entregas rápidas. Nuestra empresa ha obtenido un rápido crecimiento para así escalar una infraestructura tecnológica, manejar una mayor demanda y poder garantizar la disponibilidad de mejorar los tiempos de respuesta El CTO de FAST FOOD se ha diseñado bajo una arquitectura lo cual necesita de una ayuda para implementar en Amazon Web Services (AWS). La solución debe ser altamente disponible, escalable y estar diseñada para manejar una gran cantidad de trafico de manera eficiente. Implementaremos esta arquitectura en AWS lo cual requiere los siguientes requisitos 1. Balanceador de Carga: Configure un Application Load Balancer (ALB) para distribuir el tráfico entrante a múltiples instancias EC2. 2. Instancias EC2: Implemente al menos dos instancias EC2 en una configuración multizona para garantizar alta disponibilidad. 3. Instancias con Proxy Reverso: Dentro de cada instancia EC2, deben implementar un proxy reverso (por ejemplo, Nginx) para redirigir solicitudes a servicios internos. 4. Auto-escalado: Configure políticas de auto-escalado para aumentar o reducir las instancias EC2 según la carga. 5. Seguridad: Asegure el tráfico utilizando grupos de seguridad adecuados y habilitando HTTPS en el balanceador de carga. 6. Documentación: Toda la documentación debe estar en el formato de trabajo de grado proporcionado.Publication Solución integral en la nube para la empresa Evolución S.A(Corporación Universitaria Remington, 2024) Osorio Vargas, María Catalina; Ricardo Pineda, Paola Patricia; Vallejo Caipe, Johnny Alexander; Berrío López, Juan PabloEl presente trabajo tiene como objetivo mostrar cómo implementar una o varias instancias en la nube, así como explorar diversas formas de publicar y balancear cargas ya sea en una o varias página web o aplicaciones, todo con el fin de mejorar su rendimiento. A lo largo de este documento, se aprenderá sobre los servicios ofrecidos por AWS para optimizar la operatividad y escalabilidad de las aplicaciones. Hoy en día, muchas empresas se encuentran restringidas por diversas razones para consumir servicios de la nube, principalmente debido a las preocupaciones sobre la seguridad, costos y complejidad en la implementación de cualquier servicio web. Este informe técnico tiene como propósito desmitificar esos temores al explicar detalladamente cómo se pueden implementar las instancias, los balanceadores de carga y los contenedores en la nube de AWS. A través de ejemplos prácticos, se suministrarán las bases para comprender cómo funcionan estos servicios y cómo se pueden aprovechar para mejorar el desempeño de las aplicaciones. Las instancias en la nube, como las ofrecidas por AWS, permiten a las empresas desplegar servidores virtuales con una gran flexibilidad y escalabilidad, adaptándose a las necesidades cambiantes de recursos (¿Qué es una instancia en la computación en la nube?, s. f.-a). Además, los balanceadores de carga se presentan como una solución clave para distribuir el tráfico de manera equitativa, lo que garantiza un rendimiento óptimo y la alta disponibilidad de las aplicaciones (Distribución del tráfico de red - Elastic Load Balancing - Amazon Web Services, s. f.). Finalmente, los contenedores proporcionan una forma eficiente de empaquetar y ejecutar aplicaciones, facilitando el proceso (AWS Containers category icon Contenedores - Descripción general de Amazon Web Services, s. f.) Este trabajo tiene como finalidad ofrecer una profunda comprensión sobre los beneficios de los servicios en la nube y cómo las empresas pueden integrarlos de manera exitosa en sus operaciones, superando las barreras iniciales que puedan tener con la adopción.Publication Implementación del servidor web yefer.com(Corporación Universitaria Remington, 2024) Agreda Revelo, María Fernanda; Cárdenas Carreño, Edward Yesid; Berrío López, Juan PabloEn este proyecto, exploraremos los servicios que nos ofrece AWS mediante instancias y contenedores, con el objetivo de implementarlos en una plataforma de alta disponibilidad. El propósito es crear un servidor web capaz de ejecutar aplicaciones dentro de servidores en instancias automáticas, utilizando contenedores Docker para la gestión y despliegue de las aplicaciones. Para garantizar el entendimiento del paso a paso del proyecto, se estructurará el proyecto en varias etapas (entregas 1, 2, 3), detallando el proceso necesario para la implementación. Estas etapas incluirán desde la configuración inicial de las instancias EC2, la creación de contenedores Docker, la implementación de aplicaciones dentro de estos contenedores, hasta la configuración de escalabilidad automática y balanceo de carga para garantizar una infraestructura de alta disponibilidad y rendimiento. El uso de instancias EC2 proporcionará la flexibilidad necesaria para ejecutar aplicaciones, mientras que Docker ofrecerá un entorno aislado y eficiente para las aplicaciones. Además, se explorarán otros servicios complementarios de AWS como Amazon Elastic Load Balancing (para distribuir el tráfico) y Amazon CloudWatch (para monitoreo), todo con el fin de asegurar que la plataforma mantenga una alta disponibilidad, escalabilidad y eficiencia operativa.Publication Implementación de infraestructura en la nube con AWS para RunFood(Corporación Universitaria Remington, 2024) Pérez Arango, Karen; Berrío López, Juan PabloEl presente trabajo de grado describe la implementación de una arquitectura en la nube utilizando los servicios de Amazon Web Services (AWS) para apoyar el crecimiento tecnológico de la startup RunFood que conecta restaurantes con clientes mediante entregas rápidas. El objetivo principal es diseñar una infraestructura escalable, altamente disponible y con tiempos de respuesta mejorados. Se utilizaron servicios como EC2 para instancias de servidores virtuales, VPC para red privada, Load Balancer (LB) para distribución de tráfico, y Auto Scaling Group para ajuste dinámico de la capacidad. Además, se integraron tecnologías como Docker y NGINX para manejar microservicios y balanceo de cargas interno. Este proyecto demuestra la aplicación práctica de conceptos aprendidos en el seminario de AWS.Publication CloudFusion(Corporación Universitaria Remington, 2024) Rivera Unriza, César David; Berrío López, Juan PabloEste trabajo tiene como fin explicar acerca de los servicios de AWS (Amazon Web Service), servicios que se utilizan para el despliegue de aplicaciones y servicios en plataformas de alta disponibilidad. Se exploraron diferentes herramientas que ofrece la plataforma de AWS, incluyendo la creación de VPC, configuración de instancias en EC2, contenedores, Target Groups, Balanceadores de carga y grupos de auto escalamiento. Se demostró que la plataforma de AWS permite el despliegue de servicios y aplicaciones en diferentes plataformas de alta disponibilidad, en este caso, en servidores web. En resumen, este trabajo proporcionara una visión amplia de las herramientas que tiene AWS para el despliegue de servicios y aplicaciones en una plataforma o servidor web. También se demostró como AWS puede garantizar la disponibilidad de aplicaciones y servicios al igual que la escalabilidad de estos, y que herramientas se utilizan para lograr esto.Publication Implementación de servicios AWS para la empresa TechnoSyS(Corporación Universitaria Remington, 2024) Camacho Celemin, Wilmer Alonso; de la Espriella Gándara, Nick Steven; Berrío López, Juan PabloSe realizara una implementación para la empresa TechnoSyS la cual requiere el alojamiento y la seguridad de la información, en donde se ejecutara una app desde un servicio de AWS, el cual debe contar con sistema de respaldo automático en caso de presentarse una falla se tenga respaldo automático sin la necesidad de interrumpir el funcionamiento del aplicativo.Publication Análisis computacional de gestión y manejo de residuos, utilizando algoritmos de machine learning(Corporación Universitaria Remington, 2024) Gómez Puerta, Brayan Nicolas; Upegui Pérez, Sergio Luis; Marles Din, Jhon Estiven; Briñez de León, Juan CarlosPapeles Nacionales S.A.S es una empresa con varias sedes a nivel nacional, la sede principal se encuentra ubicada en Pereira Risaralda, la cual se dedica a la producción de productos para la canasta familiar, dado a su crecimiento con el paso del tiempo se ha encontrado con el reto de gestionar y controlar los residuos de manera adecuada, cumpliendo con los estándares y políticas ambientales, para lograr cumplir con la satisfacción de sus clientes y las autoridades ambientales. Aunque se sabe que cuentan con una gran gestión y manejo de residuos, se propone la implementación de un análisis computacional por medio de modelos de machine learning, aplicando en este caso del modelo de Clustering, debido a que en este caso es el que más se ajusta a la información suministrada, poniendo en práctica este análisis se pueden identificar patrones que se presenten con mayor frecuencia, y así determinar que grupos son los que están generando más residuos e impactando más al medio ambiente y la salud de las personas. Este análisis se basa en el estudio de un data set generado en Excel que contiene registros sobre el ingreso de residuos a la bodega de almacenamiento de residuos peligrosos (RESPEL), esto tiene un impacto positivo en la eficiencia, mitigación y aprovechamiento de este tipo de residuos, gracias a que el modelo Clustering por medio de la librería KMeans permite clasificar esta información en grupos según sus características similares, con esto se puede predecir que características de peligrosidad puede contener un residuo y como debe ser su control y almacenamiento, mejorando el proceso de separación, segregación y disposición final.Publication Análisis de datos y aprendizaje automático para la segmentación de clientes en un contexto de comercio electrónico, utilizando algoritmos de machine learning(Corporación Universitaria Remington, 2024) Rangel Aponte, Freddy Alexander; Briñez de León, Juan CarlosEste trabajo de grado tiene como objetivo aplicar técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para la segmentación de clientes en un contexto de comercio electrónico, utilizando el algoritmo de KMeans. La segmentación de clientes permite identificar patrones y características comunes entre los clientes, lo que puede mejorar las estrategias de marketing y optimizar las campañas publicitarias. Se utilizó un conjunto de datos que incluye diversas características de los clientes, como estado civil, ingresos, gastos en diferentes categorías de productos, método de pago, número de visitas al sitio web y nivel de satisfacción. Antes de aplicar el modelo de segmentación, se realizaron diversas tareas de preprocesamiento de datos, como la limpieza, la transformación de variables categóricas a numéricas, y la normalización de los datos para garantizar la correcta convergencia del algoritmo. Se aplicó el método del codo para determinar el número óptimo de clusters, eligiendo 6 grupos como la segmentación más adecuada para este conjunto de datos. Posteriormente, el modelo de KMeans fue entrenado y validado, segmentando a los clientes según sus características. Los resultados fueron interpretados y validados, encontrando que los clientes con características similares fueron agrupados eficazmente, lo que facilita la personalización de estrategias comerciales y la mejora de la experiencia del cliente. Finalmente, el modelo de segmentación fue implementado en un entorno práctico, permitiendo la asignación automática de nuevos clientes a grupos predefinidos, optimizando así las decisiones de marketing y proporcionando recomendaciones personalizadas para cada segmento.Publication Análisis computacional de clasificación de precios de móviles, utilizando algoritmos de machine learning(Corporación Universitaria Remington, 2024) Muñoz Huertas, Leyder Javier; Meléndez Rentería, Cristian Camilo; Briñez de León, Juan CarlosEl análisis de datos de la clasificación de precios de los móviles permite ver y evaluar los factores que tienen gran influencia en el valor de los dispositivos móviles. Este procedimiento involucra la recopilación, organización e interpretación de la información más importante como potencia de la batería, velocidad del reloj, dual sim y memoria interna. Esta agrupación de datos nos ayuda a tener una mejor visualización completa de las diferentes circunstancias que influyen en la clasificación de los precios de los móviles. Por medio de variables descriptivas el análisis busca relacionar entre aspectos de las diferentes variables lo cual nos permite ver cuál es el mejor precio que tiene un celular teniendo en cuenta la calidad y precio.Publication Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en la generación de energías renovables, utilizando estrategias de machine learning(Corporación Universitaria Remington, 2024) Pulgarín Serna, Elkin; Artunduaga Mendoza, Franklin Yesid; Giraldo Vásquez, Julián Andrés; Briñez de León, Juan CarlosEl trabajo, está basado en analizar la base de datos de los estudiantes de Bangladesh, en 5 áreas específicas (Matemáticas, Ciencias, Ciencias Sociales, inglés y Arte y cultura) en estos podemos encontrar los nombres de cada estudiante los cuales son jóvenes que cursan educación media, y están ad-portas de salir de la institución educativa. Esta base de datos nos muestra los puntajes comparativos entre mujeres y hombres, con los cuales, podemos deducir el nivel académico de cada estudiante. En este trabajo, se ejecutan unos algoritmos que nos permiten modificar los datos de nuestra base estudiantil, para poder realizar el tratamiento de los datos, desarrollando algoritmos tales como “eliminar una columna” o “cambiar datos categóricos a numéricos” o “verificar información de la tabla”, para posteriormente ejecutar algoritmos que nos muestran estadísticas que representan la información más relevante de nuestra base de datos, tales como, matrices de correlación y gráficas de dispersión, de columnas o en torta, para exponer dichas estadísticas. Luego se procede a realizar algoritmos de modelos de regresión en los que se puede observar los márgenes de error dentro de la base de datos, como el modelo KNN y el modelo ANN, en donde se evalúa una métrica de 3 datos que se quieran consultar fuera de los ya relacionados en la base de datos para obtener un promedio deseado con los datos escritos para predecir un promedio final. Nuestra recomendación en este trabajo es analizar el rendimiento académico de cada estudiante para visualizar las posibles falencias o virtudes, para obtener estadísticas que nos permitan identificarlas y así saber que mejoras se pueden efectuar en el programa académico.Publication Análisis computacional del desempeño financiero en la industria de videojuegos, utilizando algoritmos de machine learning(Corporación Universitaria Remington, 2024) Blandón Ochoa, Diomer Eliecer; García Ordoñez, Yonier Alexandro; Sánchez Cardozo, Yesica Yulieth; Briñez de León, Juan CarlosEn este proyecto, se exploró el uso de algoritmos de Machine Learning para el análisis de datos financieros del sector de videojuegos, con el objetivo de segmentar empresas según patrones compartidos y proporcionar insights útiles para la toma de decisiones estratégicas. Utilizando datos históricos de características financieras clave, se aplicó el algoritmo de clustering K-Means para identificar grupos homogéneos dentro del conjunto de datos. El proceso incluyó la limpieza de datos, optimización del modelo mediante el método del codo y puntaje de silueta, y la validación de los resultados con visualizaciones gráficas y análisis interpretativo. Se implementaron métodos para asignar nuevos clientes a los clusters existentes, lo que permite personalizar estrategias basadas en patrones predefinidos. Además, se evaluaron visualmente tanto la distribución de los clusters como la posición de nuevos datos, asegurando la coherencia y utilidad práctica del modelo. Este enfoque no solo segmentó empresas con base en sus características financieras, sino que también ofreció recomendaciones personalizadas adaptadas a cada cluster, destacando su aplicabilidad en mercados dinámicos. El impacto del trabajo radica en su capacidad para ofrecer herramientas de análisis avanzadas en la industria financiera, mejorando la comprensión de las dinámicas del mercado y facilitando la toma de decisiones informadas. A futuro, este proyecto podría ampliarse mediante la inclusión de datos adicionales, el análisis de tendencias temporales, la implementación de modelos predictivos y la comparación con otras técnicas de clustering. Estas extensiones consolidarán su utilidad en escenarios financieros reales y reforzarán su aplicabilidad en distintos contextos empresariales. Este trabajo muestra cómo el uso efectivo de Machine Learning puede transformar datos complejos en estrategias accionables, subrayando el potencial de estas tecnologías en la gestión y optimización financiera.Publication Optimización de la cadena de suministro de papa implementando una plataforma digital para conectar productores y pequeñas empresas (ROOTS.CO)(Corporación Universitaria Remington, 2024) Morales Hernández, Luis David; Arteaga, Daniel FernandoLa papa es el principal alimento no cereal a nivel mundial, cultivada en cerca de 20 millones de hectáreas. En 2007, la producción global alcanzó 320 millones de toneladas, con un crecimiento notable en los países en desarrollo, que ahora representan más de la mitad de la producción mundial, en contraste con el 20% de hace dos décadas. Este rápido crecimiento se destaca frente a la desaceleración de otros cultivos como el maíz y el trigo. Se proyecta que la producción mundial de papa aumente anualmente entre un 2% y 3%, impulsada principalmente por países en desarrollo, especialmente en África subsahariana. [FAO 208]. En Colombia, la papa es uno de los cultivos más importantes, con un consumo de 57 kg por persona al año. El 93% de la producción se destina a consumo en fresco y el 7% a procesamiento industrial. El cultivo de papa es fundamental para la economía rural colombiana, con alrededor de 90,000 familias dedicadas a su producción, que puede alcanzar 2.5 millones de toneladas anuales. En el Departamento de Nariño, Colombia, la papa es la principal actividad agrícola, con áreas sembradas entre 25,000 y 34,000 hectáreas y una producción anual entre 400,000 y 600,000 toneladas. (Bayer, 2022)El proyecto se enfoca en las familias paperas del Departamento de Nariño, buscando identificar y resolver las problemáticas en la venta de papa que impiden obtener ganancias razonables. Mediante el desarrollo de un software, se pretende eliminar intermediarios y asegurar ganancias justas para los agricultores. Se realizará un estudio detallado desde la producción hasta la venta, abordando el abuso hacia los campesinos y mejorando la distribución y comercialización de la papa.Publication Estructura estratégica para el desarrollo de un prompt con IA generativa(Corporación Universitaria Remington, 2024) Rincón Montoya, Alexis; Rincón Montoya, Brayan; Vélez Uribe, Juan PabloLa construcción adecuada de un prompt es crucial para obtener resultados precisos y relevantes de un modelo de inteligencia artificial. Realizar correctamente la elaboración de un prompt dirige al modelo para que pueda dar una respuesta clara y concisa, mientras que un prompt mal formulado puede generar resultados irrelevantes. Un buen prompt contribuye a que se ahorre más tiempo y recursos, ya que reduce la necesidad de realizar múltiples intentos, ayuda a los usuarios a explorar el potencial de la IA generativa. Los prompts también pueden influir en la creatividad del modelo, si bien las IA generativas son capaces de producir contenido nuevo, su capacidad para hacerlo de manera coherente depende de cómo se formule la solicitud. Con el desarrollo de la actividad realizada la cual consto de una investigación experimental con la cual, mediante el desarrollo de una aplicación móvil, se busca guiar al usuario en la construcción de un prompt para ayudar a que la IA generativa reciba instrucciones de una manera más clara y que el usuario pueda obtener la respuesta esperada. Adicionalmente para observar la diferencia entre la elaboración de un prompt el cual no siga una estructura y un prompt estructurado.