Ingeniería de Sistemashttp://hdl.handle.net/10554/4702024-03-19T03:26:06Z2024-03-19T03:26:06ZLaborChart: Sistema para el análisis de la demanda de habilidades en el mercado laboral de BogotáBurbano Puin, SantiagoBustos Mateus, Ivan CamiloVelez Quintero, Loui Gerardhttp://hdl.handle.net/10554/665042024-02-16T08:01:26Z2023-06-12T00:00:00ZLaborChart: Sistema para el análisis de la demanda de habilidades en el mercado laboral de Bogotá
Burbano Puin, Santiago; Bustos Mateus, Ivan Camilo; Velez Quintero, Loui Gerard
Con el paso del tiempo las organizaciones, han dado mayor valor a las habilidades que un candidato debe cumplir, más allá del título o nivel académico. Es por eso que le dan mayor importancia la obtención de datos que permitan entender las habilidades demandadas en el mercado laboral. Es por eso que se creó Laborchart: un dashboard que permite ver las tendencias de habilidades demandadas en el mercado laboral de Bogotá, el cual periódicamente es alimentado por un flujo que extrae información de ofertas publicadas en páginas de empleo. Además, usa un modelo de etiquetado de habilidades (MEH) que es capaz de identificar y categorizar las habilidades demandadas en las descripciones de las ofertas, ya sea socioemocionales, técnicas, o digitales.
2023-06-12T00:00:00ZPredicción de Sepsis en ColombiaCardenas Garcia, Julian AndresRamos Bohorquez, NicolasTriana Bobadilla, Sergio EstebanFonseca Triviño, Richardhttp://hdl.handle.net/10554/652972023-08-23T08:01:14Z2022-08-10T00:00:00ZPredicción de Sepsis en Colombia
Cardenas Garcia, Julian Andres; Ramos Bohorquez, Nicolas; Triana Bobadilla, Sergio Esteban; Fonseca Triviño, Richard
Nuestro proyecto de grado se enfocó en la predicción de la sepsis en Colombia utilizando algoritmos como árboles de decisión, máquinas de soporte de vectores y regresión logística. Para obtener los datos necesarios, se utilizaron registros electrónicos de salud (EHRs) del Hospital Universitario San Ignacio. Estos datos fueron sometidos a un proceso exhaustivo de limpieza, transformación y preprocesamiento para asegurar su calidad y adecuación para el entrenamiento de los modelos.
El objetivo principal del proyecto fue desarrollar un artefacto web que permitiera a los científicos de datos visualizar de manera práctica los resultados del modelo de predicción de sepsis. Para lograrlo, se utilizó Python como lenguaje de backend con el framework Django, y TypeScript como lenguaje de frontend con el framework Angular.
El proyecto demostró la importancia de utilizar datos clínicos para abordar problemas de salud como la sepsis, y cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar en la predicción temprana de esta enfermedad. Además, el desarrollo del artefacto web destacó la capacidad del autor para implementar soluciones completas y accesibles para los usuarios finales.
Nuestro trabajo de grado sobre la predicción de sepsis en Colombia combinó la recolección y procesamiento de datos clínicos con la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y el desarrollo de una interfaz web interactiva. Este enfoque integral proporcionó una herramienta útil para los científicos de datos y se espera contribuir al avance de la detección temprana de la sepsis y, potencialmente, a la mejora de los resultados de salud en el país.
2022-08-10T00:00:00ZReclutadosRios Romero, Manuel AlejandroMolano Fragale, SebastiánBarbosa Nieto, SantiagoRodríguez Becerra, Santiago Alexanderhttp://hdl.handle.net/10554/652522023-08-16T08:02:50Z2023-06-02T00:00:00ZReclutados
Rios Romero, Manuel Alejandro; Molano Fragale, Sebastián; Barbosa Nieto, Santiago; Rodríguez Becerra, Santiago Alexander
En este documento se presenta la memoria del proyecto Reclutados, un video-juego que da a conocer a los jugadores las razones por las que un colombiano podría haberse unido a algún grupo guerrillero. El juego presenta una historia ficticia, pero inspirada en historias reales sobre el reclutamiento por diferentes medios en el país. El objetivo principal de este trabajo es mitigar la discriminación hacia los desmovilizados de la guerrilla.
Por medio de la metodología ágil Scrum y la herramienta Kanban se realizó este trabajo y se visualizan los resultados. En este documento se presenta la explicación de la problemática que se busca resolver, el proceso por fases de desarrollo del juego, el prototipo finalizado en estado mínimo viable, las pruebas técnicas, pruebas con usua-rios y finalmente los resultados y conclusiones del trabajo.
2023-06-02T00:00:00ZSistema de Riego Inteligente en el Proceso de Germinado de cilantroErazo Garzon, Carlos AndresCuestas Merchan, Samy FelipeHernández Guerrero, CamiloMendieta Hernandez, Juan Camilohttp://hdl.handle.net/10554/652502023-08-16T08:03:39Z2023-06-07T00:00:00ZSistema de Riego Inteligente en el Proceso de Germinado de cilantro
Erazo Garzon, Carlos Andres; Cuestas Merchan, Samy Felipe; Hernández Guerrero, Camilo; Mendieta Hernandez, Juan Camilo
Para este trabajo, se desarrolló un modelo de aprendizaje profundo, utilizando una red neuronal recurrente (RNN) de tipo Long Short-Term Memory (LSTM) para agricultura de precisión. Este modelo se entrenó con datos de sensores incluyendo ni-veles de luz, humedad del aire, temperatura y humedad del suelo, recolectados de un cultivo de cilantro a través de sensores. Los datos se limpiaron y normalizaron para ser empleados en el entrenamiento del modelo. El modelo entrenado se almacenó en un contenedor de Cloud Storage con el objetivo de predecir la humedad del suelo con precisión y determinar el momento idóneo para realizar la irrigación automática. Este enfoque facilitó el desarrollo de un sistema automatizado para la germinación de culti-vos de cilantro, mejorando la eficiencia de la irrigación.
2023-06-07T00:00:00Z