Sistema de información para la evaluación del desempeño de equinos de la escuela de equitación del ejército nacional de Colombia en competencias, utilizando analítica de datos

Propia

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Main Authors: Farfán Marín, Lizeth Johanna, Ricardo Lozano, Yeimmy Luzena
Other Authors: Rodríguez Suarez, Cesar Augusto
Format: Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
Language:spa
Published: Universidad Antonio Nariño 2021
Subjects:
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The School has a training plan and tracking history for horses, which are currently kept in Excel files that contain relevant information on fitness and fitness, diet, and competing measurement parameters, but without automatic correlation of the variables versus equine performance. This document establishes the theoretical bases that will allow the development of an Information System (IS) that provides the analysis of physiological variables to assist veterinarians in decision making from school. Therefore, an SI was implemented to register variables and training plans of equines with their respective analysis, using data analytics to help school veterinarians to establish an adequate training plan that, by being implemented allows a good performance of equines in competitions, in addition to prevent injury. The Information system will have modules for registration, image loading, processing, correlation of variables and presentation of results, which are developed with different technologies and may be accessible on desktop computers, initially by ESCEQ officials. La Escuela de Equitación del Ejército Nacional de Colombia (ESCEQ), se encarga de capacitar, especializar y entrenar a oficiales, suboficiales y soldados en la doctrina de la caballería montada. Representa a la institución en el deporte ecuestre a nivel nacional e internacional; para esta representación la escuela cuenta con caballos de deporte, los cuales son entrenados para las diferentes competencias. La Escuela tiene un plan de entrenamiento e historia de seguimiento para los caballos, que son llevadas actualmente en formatos de Excel que contienen información relevante del estado y acondicionamiento físico, dieta, y otros parámetros de medición en competencia, pero sin una correlación automática de las variables frente al desempeño de los equinos. En el presente documento se establecen las bases teóricas que permitirán desarrollar un Sistema de Información (SI) que provea el análisis de las variables fisiológicas para ayudar en la toma de decisiones a los veterinarios de la escuela. Por lo anterior, se implementó un SI para el registro de variables y planes de entrenamiento de los equinos con su respectivo análisis, utilizando analítica de datos para ayudar a los veterinarios de la escuela a establecer un adecuado plan de entrenamiento que al ser implementado permite un buen rendimiento de los equinos en las competencias, además de prevenir lesiones. El sistema de Información contará con módulos de registro, carga de imágenes, procesamiento, correlación de variables y presentación de resultados, los cuales se desarrollaron con diferentes tecnologías y podrá ser accesible en computadores de escritorio, inicialmente por los funcionarios de la ESCEQ. Ingeniero(a) de Sistemas y Computación Pregrado Presencial 2021-03-02T20:55:30Z 2021-03-02T20:55:30Z 2020-12-02 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/2313 (85) Webinar lanzamiento Vet-Web.com - YouTube. (n.d.). Retrieved November 25, 2020, from https://www.youtube.com/watch?v=U3eYvcPead8 Agronegocios. (2019). Conozca cómo debe ser preparado un equino para competencia Grado A. Amat, R. J. (2020). 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Creating websites using React and Django REST Framework - By. Hackernoon. (2018). Vim Python IDE. https://caballotoro.com/. (2019). Carreras de caballos_ Tipos, Clasificaciones y Mecánica - CaballoToro iaarbook.github.io. (2019). Introducción - Libro online de IAAR Institute, D. T. (2017). Python, el lenguaje de programación todoterreno _ Digital Tech Institute. Jean Carlos Mariños Urquiaga. (2015). ¿Por qué usar Django? Leal, B. M. (2017). Metodología Scrum en proyectos digitales - Blog IDA Chile | Estrategia para el éxito de tu negocio. https://blog.ida.cl/estrategiadigital/metodologia-scrum-en-proyectos-digitales/ Microsoft. (2020). Normalizar datos: referencia de módulo - Azure Machine Learning | Documentos de Microsoft. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machinelearning/algorithm-module-reference/normalize-data Neodatameat. (2019). ¿Qué es la analítica predictiva_ _ Neodata. Nettleton, C. (2015). 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