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Ciencia de datos para empresas tipo autoescuela
dc.contributor.advisor | Alba-Torres, Enrique | |
dc.contributor.advisor | Luque-Polo, Gabriel Jesús | |
dc.contributor.author | Lobato Padilla, Carlos | |
dc.contributor.other | Lenguajes y Ciencias de la Computación | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-01-18T08:08:19Z | |
dc.date.available | 2021-01-18T08:08:19Z | |
dc.date.created | 2020-12 | |
dc.date.issued | 2021-01-18 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/20722 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, las empresas, organizaciones, administraciones e individuos generan una cantidad de datos macroscópica. Más de 277.000 personas postean una historia al minuto. La información es uno de los activos más valiosos tanto a nivel estratégico como económico. “El conocimiento es poder´´, Francis Bacon. Este nuevo mercado en constante avance y con tanto potencial es una de las nuevas necesidades de las empresas que quieren poder competir cara a cara con sus rivales. Productividad, efectividad, manejo de errores, predicciones y entendimiento del negocio son algunas de las ventajas que aportan el tratamiento de la información A partir de esta línea tecnológica de estudio y su necesidad, surge la propuesta de realizar un trabajo fin de grado sobre un proyecto de ciencia de datos. La siguiente elección fue realizarlo con una empresa y usar datos reales, con las implicaciones que conlleva. Este proyecto pretende ayudar a Torcal Formación, la empresa seleccionada, ofreciéndole información valiosa sobre el negocio en el pasado, el presente y el futuro. Para ello se utilizarán estadísticas generales sobre la empresa, una visión basada en algoritmos inteligentes sobre el camino que sigue, ayudando a la toma de decisiones sobre los posibles pasos a dar mediante predicciones. Además, con la información y metodologías usadas en este TFG pretendemos que la empresa Torcal Formación entienda cómo podemos ayudarles para que ofrezcan a sus clientes mejores prestaciones, servicios, personalización y comodidad. Para conseguirlo utilizaremos procesos utilizados en el almacenamiento de datos y combinaremos técnicas y algoritmos de aprendizaje máquina, apoyados por una metodología de desarrollo definida y distintas herramientas software. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Empresas - Proceso de datos | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Informática - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
dc.subject | Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado | es_ES |
dc.subject.other | Ciencia de datos | es_ES |
dc.subject.other | Aprendizaje máquina | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia de negocio | es_ES |
dc.subject.other | Empresas | es_ES |
dc.subject.other | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.title | Ciencia de datos para empresas tipo autoescuela | es_ES |
dc.title.alternative | Data science for driving learning companies | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.centro | E.T.S.I. Informática | es_ES |
dc.rights.cc | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |