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Programación y testeo de módulos de análisis y visualización de datos


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Título :
Programación y testeo de módulos de análisis y visualización de datos
Autor :
Canals Orts, Eugenio
Tutor:
Polotskaya, Kristina  
Rabasa, Alejandro  
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Ingeniería de Computadores
Fecha de publicación:
2024-02
URI :
https://hdl.handle.net/11000/31999
Resumen :
En la actual era digital en constante evolución, la generación masiva de datos en todos los ámbitos de la sociedad ha planteado desafíos y oportunidades para las organizaciones. Estos datos tienen el potencial de mejorar la Toma de Decisiones estratégicas y operativas, pero su mero volumen no es suficiente para aprovechar su valor. Por tanto, la Ciencia de Datos surge como la disciplina que busca extraer conocimiento y patrones a partir de datos específicos. Y de manera subyacente el Análisis de Datos, mediante métodos y algoritmos, desempeña un papel fundamental en la obtención de conocimientos para respaldar la Toma de Decisiones. En paralelo, el concepto de Big Data ha ganado relevancia al referirse a la acumulación masiva de datos estructurados y no estructurados que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento y análisis. El desafío radica en extraer información significativa de este volumen de datos, donde las herramientas de Ciencia de Datos y análisis juegan un rol crucial. Estas herramientas permiten a las organizaciones adquirir información valiosa, identificar tendencias, predecir comportamientos y tomar decisiones. Al aplicar técnicas de Machine Learning y minería de datos, se pueden descubrir correlaciones ocultas y patrones relevantes, incluso en conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos. En este contexto, la justificación de este proyecto reside en la necesidad actual de Análisis y Visualización de Datos para tomar decisiones informadas en diversos sectores. Ante el crecimiento constante en volumen y complejidad de los datos, desarrollar una herramienta web dedicada para este propósito puede proveer beneficios significativos y cumplir con las necesidades de entidades que buscan aprovechar al máximo la información contenida en sus datos. La creación de una aplicación desde cero ofrece un mayor control sobre funcionalidades y especificaciones, permitiendo adaptarla a necesidades particulares. Esto contrasta con las soluciones comerciales menos personalizables. Además, el proceso de desarrollo implica una investigación exhaustiva de tecnologías existentes y su implementación, determinando la viabilidad de una aplicación web enfocada en el tratamiento de datos.
Palabras clave/Materias:
ciencia de datos
análisis de datos
minería de datos
machine learning
Big Data
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología
Tipo de documento :
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG-Ingeniería Informática en Tecnologías de la Información (ELCHE)



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