El objetivo principal de este informe es resaltar el proceso de creación de estándares para la elaboración de planos de fabricación en el contexto del diseño de un prototipo digital como se muestra en el caso específico de una matriz de corte y embutido logrando de esta manera un incremento de la productividad, en función a la precisión, claridad y tiempos minimizados en la producción de los planos de fabricación. Mediante el software CAD Autodesk Inventor v. 2011 se diseñó el prototipo digital, una matriz de corte y embutido, se modeló todos los componentes de la herramienta de alta producción, se procedió a crear asimismo los subensambles y el ensamble general. Asimismo se realizó el modelado de los mismos componentes en Autocad realizándose un cuadro comparativo de tiempos de modelado entre ambos software CADs que confirmó al primero como una alternativa de software CAD para la creación de estándares, no obstante un tercer software CAD como Solidworks se presentaba como una alternativa de características muy similares a las de Autodesk Inventor, sin embargo, factores determinantes como costos de licencia, mantenimiento, soporte técnico, herramientas complementarias entre otros, señalaron al producto de Autodesk la alternativa CAD ideal. En el presente trabajo se explica detalladamente los procedimientos para la creación de cada estilo relacionado a las normas ISO correspondientes a las anotaciones propias de un plano de fabricación. / Tesis

El objetivo del proyecto es presentar una solución tecnológica que permita automatizar las actividades que actualmente evalúa la Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación (EISC), proceso que al actualmente se realiza manualmente. Esto se resume en un sistema web que realice la generación, agilice el levantamiento de información y la generación de reportes de las encuestas académicas que forman parte de las evidencias dentro del proceso de Assessment para la acreditación ABET de las carreras de Ingeniería de Software e Ingeniería de Sistemas de Información. / Tesis

El propósito del presente informe es exponer los proyectos más significativos en los que Carla Natalia Cachis Gonzales ha participado y liderado desde su graduación como Bachiller en Ingeniería Informática en diciembre de 2019. Durante las prácticas preprofesionales, tuvo la oportunidad de participar en la implementación de un sistema informático y desarrollar un dashboard en Power BI. Esta experiencia permitió descubrir la pasión por el mundo de los datos, especialmente en el ámbito de la Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos. En su trayectoria laboral, ha tenido la oportunidad de trabajar en dos destacadas empresas. En primer lugar, desde noviembre de 2019 hasta abril de 2021, formó parte del equipo de talento de Intercorp Management como Analista de People Analytics. Posteriormente, desde abril de 2021 hasta la actualidad, se desempeña como Especialista de People Analytics en Clínica Internacional, compañía del Grupo empresarial BRECA. En ambas organizaciones, ha sido parte del área de People Analytics, teniendo la responsabilidad de liderar y participar en proyectos relacionados con la gestión y el análisis de los datos de los empleados, tales como: headcount, headcost, desempeño, compensaciones, capacidad instalada, rotación, entre otros. El objetivo como miembro del equipo de People Analytics es mejorar la eficiencia en la toma de decisiones de la empresa con respecto a los recursos humanos. En el informe se presentarán los objetivos, actividades y logros de cuatro proyectos que ha liderado o desarrollado en los primeros tres años de experiencia laboral. El primero es la propuesta y desarrollo de un programa para realizar Web Scrapping a perfiles de LinkedIn para la búsqueda de talento proactivo en Intercorp Management, este algoritmo optimizó significativamente la búsqueda de información de los procesos de reclutamiento. El segundo es la creación de un sitio web para el programa InGenia Intercorp, para lo cual se utilizó una herramienta No Code y se conectó a Google Analytics para realizar Web Analytics sobre la data del tráfico de la web. Adicionalmente, se presentan dos proyectos que se desarrollaron en Clínica Internacional. En primer lugar, lugar, la propuesta y desarrollo a completitud de un proyecto de Network Analytics, el cual permitió identificar patrones de comunicación y colaboración entre los empleados de la organización. En segundo lugar, se tuvo el liderazgo de un proyecto de implementación de SAP Success Factors, que involucró la identificación de requerimientos, la migración de datos y la capacitación de los empleados para el uso de la nueva plataforma de gestión de recursos humanos. Como resultado de las contribuciones en Clínica internacional, se galardonó en el programa de reconocimiento “Latidos de Oro 2022” que premió a 12 trabajadores que dieron la milla extra, quedando premiada entre más de 3700 trabajadores de la compañía. Finalmente, los proyectos mencionados serán detallados en las siguientes páginas, siendo cada uno de ellos un desafío emocionante y que permitió aprender y crecer profesionalmente en el campo de People Analytics.

El alcance del presente proyecto de fin de carrera el análisis y diseño de los procesos que componen el conjunto de ITIL como son: La Gestión de Configuraciones y La Gestión de Cambios; elaborada para el área de TI de la empresa importadora y distribuidora de vidrios y aluminios. El presente proyecto tiene como finalidad establecer una guía de buenas prácticas en el área de TI, la cual pueda ser consultada al realizarse las tareas que involucran los procesos de gestión de configuraciones y gestión de cambios. La presente propuesta está dirigida a todas las organizaciones y/o empresas que manejen recursos de TI. Por lo tanto, las recomendaciones o buenas prácticas tratarán de ser las más genéricas posibles para poder apartase fácilmente a cualquier ambiente. Todos los requerimientos serán tomados de ITIL v3 ya que este constituye un marco de trabajo de las mejores prácticas destinadas a facilitar la entrega de servicios de tecnologías de la información (TI) de alta calidad. Cabe resaltar que no se realizará la implantación de un sistema propiamente dicho en el presente proyecto de fin de carrera dado el tiempo limitado que se tiene para realizar el proyecto y la resistencia al cambio de parte de la gerencia general de la empresa.

En el presente trabajo se realizó el análisis, diseño e implementación de un sistema administrador de torneos de ajedrez que se propone como solución a la falta de una herramienta adecuada que administre en forma eficiente este tipo de eventos. Se resalta el hecho que por primera vez en este tipo de soluciones se integra en un único interfaz la gestión de jugadores dentro de un torneo con la administración de sus partidas jugadas. Entre las tareas implementadas en el producto de este trabajo se pueden enumerar las siguientes: establecer el tipo de torneo a jugar, registrar jugadores en el sistema, inscribirlos en un torneo, crear categorías, obtener reportes con los resultados de las rondas jugadas o de las estadísticas generales del torneo, gestionar las partidas jugadas, obtener reportes de las partidas jugadas, calcular las nuevas valoraciones de habilidad de juego de los jugadores (conocida como ELO) y obtener mecanismos de desempate en caso de igualdad en puntajes. Cabe indicar que en este trabajo se optó por implementar un procedimiento de emparejamiento de jugadores a lo largo de las rondas de un torneo en el sistema suizo que mejora el tiempo de respuesta en la generación de las parejas según los procedimientos establecidos por los reglamentos de la Federación Internacional de Ajedrez (FIDE).

El objetivo principal del objeto de estudio es el de mejorar la calidad de producción de granos, mediante un adecuado monitoreo y control de las variables del proceso y una distribución de los datos del mismo.

Las entidades de salud del sector público deben de tomar decisiones orientadas a satisfacer la demanda de servicios de los pacientes que acuden a los centros de salud y es por ello muy importante buscar mejorar los sistemas de información ligados a estos procesos de decisión. El presente tema de tesis propone la construcción de un Data Warehouse que servirá de apoyo en el proceso de toma de decisiones del directorio del hospital, el cual, decidirá en base a datos históricos y cuadros generados en línea.

Este trabajo de investigación tiene la finalidad de brindar una guía de aprendizaje de los conocimientos, a nivel general, que un profesional debe adquirir con la finalidad de desempeñarse como Data Scientist. A través de este trabajo, se inicia enunciando lo que es Data Science y lo que hace un Data Scientist, y en base a esto discernir cinco categorías de actividades principales. Partiendo de estas cinco actividades se desarrollan los siguientes apartados del primer capítulo, en los que se presentan los conocimientos estadísticos, matemáticos e informáticos que se deben poseer vinculados a cada una de las actividades. Aunque es de mencionar que los conocimientos asociados a estas actividades principales son transversales entre sí para una correcta aplicación del Data Science. También, se debe tener en cuenta que este trabajo solo pretende brindar una pauta para los conocimientos base necesarios para desempeñarse en el área de Data Science, esto implica que no se profundiza en temas relacionados a algoritmos de modelos, de los cuales solo se harán mención por ser relevantes por sus aplicaciones. En el segundo capítulo se mencionan distintas aplicaciones del Data Science en cuatro industrias: servicios de salud, transporte, finanzas y e-commerce. En cada una de estos se muestran distintos casos de aplicación de Data Science entre los que están las predicciones, análisis de decisiones, detecciones de escenarios, optimizaciones, control de sistemas y sistemas de recomendaciones. En cada una de estos casos se refieren de forma concisa los procedimientos seguidos, pasando desde la recolección de los datos hasta el modelo de los mismos, y mencionando los resultados logrados. Finalmente, se presentan conclusiones recabadas de lo que implica una formación como Data Science en la actualidad, así de como su importancia en los campos de aplicación, más ahora, en tiempos donde hay más información disponible y mejores capacidades de cómputo.

En el contexto empresarial, los datos tienen una importancia significativa tanto para la operación del día a día en una organización como para la toma de decisiones dentro de esta. Por ello, resulta vital que consultar dichos datos sea un proceso lo más eficiente posible. Para las bases de datos relacionales, una forma de lograr esto es la optimización de consultas SQL, y entre los diferentes métodos de optimización se encuentran los algoritmos metaheurísticos. El presente trabajo realiza una investigación de la literatura académica centrada en estos algoritmos aplicados a la optimización de consultas en bases de datos distribuidas relacionales y decide realizar una comparación entre el algoritmo genético (el cual cuenta con gran popularidad en este ámbito) y el memético, con el fin de evaluar si la aplicación de este último resulta viable para este tipo de optimización. Para lograr lo planteado anteriormente, el trabajo busca definir variables, parámetros y restricciones del problema de optimización de consultas; las cuales posteriormente son utilizadas para implementar adaptaciones propias de los algoritmos genético y memético orientadas a dicho problema. Finalmente, se realiza una comparación de eficacia y eficiencia entre ambas implementaciones a través de experimentación numérica. Tras finalizar todas las tareas anteriores, se concluye que se logró implementar un algoritmo memético para optimizar consultas SQL en bases de datos distribuidas relacionales cuyo rendimiento puede superar al algoritmo genético para escenarios de complejidad creciente (es decir, bases de datos con numerosas tablas y sitios).

La minería de datos permite conocer patrones en grandes volúmenes de datos; pero dentro de estos datos puede haber información sensible que compromete la privacidad. En tal sentido, se han desarrollado técnicas para la minería de datos respetuosa de la privacidad, siendo la más utilizada la privacidad diferencial debido a las propiedades que otorga a los datos resultantes, de la mano de técnicas de aprendizaje profundo. Estas técnicas se han utilizado en conjuntos de datos de números escritos e imágenes, pero no en datos de georreferenciación. El presente trabajo tiene como objetivo medir la eficacia de los datos sintéticos generados a través redes generativas adversariales y privacidad diferencial en datos de georreferenciación. La generación de estos datos se hace a través de selección de datos, sanitización para la obtención de la base de datos sintéticos y evaluación a través de modelos de movilidad a partir de las trazas que sirven para medir la pérdida de información y el riesgo de divulgación. En líneas generales, los resultados demuestran que la aplicación de estas técnicas sobre datos de georreferencia da como producto un conjunto de datos sintéticos con una pérdida de información y riesgo de divulgación bajos, y se concluye que estos conjuntos de datos obtenido se puede realizar una minería de datos similar a la que se haría con los datos originales y sin comprometer información sensible.