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Análisis de datos con herramientas de Big Data para la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro / José Walter Mamani Condori / Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas (2015)

Público ISBD Vista personalizada Título : Análisis de datos con herramientas de Big Data para la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro Tipo de documento: texto impreso Autores: José Walter Mamani Condori, Autor Editorial: Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas Fecha de publicación: 2015 Número de páginas: 241 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 30 cm. Material de acompañamiento: 1 CD-ROM Nota general: Para Optar Título Profesional de Ingeniero de Sistemas Idioma : Español (spa) Resumen: Analiza datos con herramientas de Big Data del sistema de gestión de los documentos administrativos para el apoyo en la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro. Metodología CRISP-DM. Comprensión del negocio hasta la implementación, permitiendo que los usuarios finales (UGEL) analicen y exploren la información de manera sencilla e intuitiva. La solución contiene el comportamiento de los tipos documentos que se encuentran en cada oficina, documentos que se presentan más, tipos de solicitudes que se presentan con más frecuencia y el estado del documento en cada oficina, la información es presentada en función al tiempo. Para la implementación de la solución se utilizó la herramienta Hadoop como sistema de ficheros distribuidos, Sqoop para la importación de datos, MapReduce como modelo de procesamiento de datos, Regresión logística como modelo predictivo y R para la visualización de los resultados. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=84446 Análisis de datos con herramientas de Big Data para la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro [texto impreso] / José Walter Mamani Condori, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, 2015 . - 241 páginas : diagramas, tablas ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Para Optar Título Profesional de Ingeniero de Sistemas Idioma : Español (spa) Resumen: Analiza datos con herramientas de Big Data del sistema de gestión de los documentos administrativos para el apoyo en la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro. Metodología CRISP-DM. Comprensión del negocio hasta la implementación, permitiendo que los usuarios finales (UGEL) analicen y exploren la información de manera sencilla e intuitiva. La solución contiene el comportamiento de los tipos documentos que se encuentran en cada oficina, documentos que se presentan más, tipos de solicitudes que se presentan con más frecuencia y el estado del documento en cada oficina, la información es presentada en función al tiempo. Para la implementación de la solución se utilizó la herramienta Hadoop como sistema de ficheros distribuidos, Sqoop para la importación de datos, MapReduce como modelo de procesamiento de datos, Regresión logística como modelo predictivo y R para la visualización de los resultados. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=84446 Análisis de datos con herramientas de Big Data para la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro Analiza datos con herramientas de Big Data del sistema de gestión de los documentos administrativos para el apoyo en la toma de decisiones en la UGEL de Azángaro. Metodología CRISP-DM. Comprensión del negocio hasta la implementación, permitiendo que los usuarios finales (UGEL) analicen y exploren la información de manera sencilla e intuitiva. La solución contiene el comportamiento de los tipos documentos que se encuentran en cada oficina, documentos que se presentan más, tipos de solicitudes que se presentan con más frecuencia y el estado del documento en cada oficina, la información es presentada en función al tiempo. Para la implementación de la solución se utilizó la herramienta Hadoop como sistema de ficheros distribuidos, Sqoop para la importación de datos, MapReduce como modelo de procesamiento de datos, Regresión logística como modelo predictivo y R para la visualización de los resultados. Mamani Condori, José Walter - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas - 2015 Para Optar Título Profesional de Ingeniero de Sistemas

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T23-0223-01	T0223	Tesis Profesional	Bib. Esp. Ing Sistemas	Estanteria (Tesis)	Consulta en sala Disponible
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