Universidad Grado/Pregrado
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Universidad Grado/Pregrado by Subject "aplicaciones"
Results Per Page
Sort Options
-
ItemSmart city : big data en el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires( 2021-12) López, Diego JoaquínPartimos de la premisa de que una ciudad que busque convertirse en una “smart city” necesita implementar big data para conocer y organizar sus datos y así garantizar la agilización en la toma de decisiones de índole pública. El objetivo principal de este trabajo es el de entender el alcance del big data en los organismos de gobierno y sus beneficios dentro de las smart cities que lideran los rankings de las ciudades con mayor nivel de transformación digital del mundo. Este análisis involucró las dimensiones de movilidad y transporte, futuro sustentable, desarrollo humano, planificación urbana y gobierno abierto. La información relevada funcionó como marco teórico para comprender cuáles son los beneficios de implementar big data en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA) (Argentina) y las limitaciones que impiden su desarrollo como smart city. De este modo, esta investigación cualitativa resultó de gran ayuda para repensar el desarrollo de la CABA como ciudad inteligente y elaborar propuestas que sirvan para optimizar la planificación y gestión de políticas públicas, evitando caer en los riesgos más comunes con los que cuenta este tipo de construcciones. Se concluye que la CABA ha demostrado que incorporar tecnología de punta dentro de los espacios urbanos puede ser un sinónimo de modernización, pero no de inteligencia. Para lograrlo, hace falta que estas Tecnologías de la Información y la Comunicación -que funcionan mayormente con herramientas como el IoT- respondan a un proyecto de big data que tenga como eje el mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Como sugerencia, se propone contar con empleo de big data para la actualización recurrente, así como la realización de una limpieza periódica de los datos almacenados, agilizar todos aquellos procesos que involucran tanto el envío como la recepción de datos y la educación para garantizar el éxito del proyecto
-
ItemTesting en big data y aprendizaje automático( 2021-12) Granata, Nicolás EzequielLa tecnología de big data y aprendizaje automático se ha convertido en uno de los temas de principal interés, no solo en el campo de la investigación sino también en las organizaciones, empresas de desarrollo de software y demanda del mundo moderno en general. Esto se debe a la posibilidad de obtener nuevos conocimientos mediante algoritmos complejos, a partir de grandes y diversos volúmenes de datos, los cuales continúan creciendo día a día. La implementación de los sistemas de big data y aprendizaje automático presentan un problema a la hora de realizar pruebas sobre estos, debido a la cantidad y diversidad de datos que se procesan y los resultados que se obtienen. Asimismo, estos tipos de sistemas son calificados dentro de los no testeables, teniendo en cuenta la no existencia de un oráculo específico que permita indicar si los resultados de los casos prueba son correctos. El presente trabajo tuvo como objetivo investigar las propuestas de pruebas en sistemas de big data y aprendizaje automático, mediante el análisis de las estrategias utilizadas por la comunidad en el área, haciendo especial foco en el acercamiento de pruebas metamórficas. Como aplicación práctica, se realizó un procedimiento de pruebas metamórficas en el cual se verificó el funcionamiento de un sistema de software que analiza, mediante reconocimiento automático, sentimientos de textos escritos en Twitter. Por otro lado, se realizó un segundo procedimiento donde se verificó el funcionamiento del motor de búsqueda de Google. A partir de la investigación realizada se concluyó que la generación de relaciones metamórficas, teniendo en cuenta el dominio del sistema, brindaron una solución posible al problema de la ejecución y verificación de pruebas