Diseño de data pipelines para el cálculo de métricas basadas en eventos
- Autores
- Herrada, Alicia Beatríz
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Cifuentes, Virginia
Rodríguez, María Florencia - Descripción
- El presente trabajo explora las técnicas y herramientas de procesamiento de datos a considerar a la hora de diseñar un pipeline para el consumo y transformación de eventos generados en una plataforma de entrenamiento cognitivo donde se captura el progreso de los usuarios durante el transcurso de diferentes actividades con el fin de medir dicho progreso. Para su implementación, se emplea un proceso de extracción, carga y transformación (EtLT) utilizando tecnologías como Apache Airflow, PostgreSQL y PowerBi. Este enfoque permite el consumo eficiente de datos, su transformación adecuada y la exploración/visualización de los mismos.
Fil: Herrada, Alicia Beatriz. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Cifuentes, Virginia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.
Fil: Rodríguez, María Florencia. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. - Materia
-
Apache Airflow
Arquitectura de data
Plataforma de gestión de flujo
Cálculo de métricas
Canalizacion de datos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
- OAI Identificador
- oai:ridaa.unicen.edu.ar:123456789/4426
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El presente trabajo explora las técnicas y herramientas de procesamiento de datos a considerar a la hora de diseñar un pipeline para el consumo y transformación de eventos generados en una plataforma de entrenamiento cognitivo donde se captura el progreso de los usuarios durante el transcurso de diferentes actividades con el fin de medir dicho progreso. Para su implementación, se emplea un proceso de extracción, carga y transformación (EtLT) utilizando tecnologías como Apache Airflow, PostgreSQL y PowerBi. Este enfoque permite el consumo eficiente de datos, su transformación adecuada y la exploración/visualización de los mismos. |
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