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Detalles de la obra

Título:
Pets
Subtítulo:
Plataforma de colaboración entre dueños de mascotas para extravíos, búsqueda de pareja, puesta en adopción y red social
Autor(es):
Gómez Guidi, Leandro Santiago; Ferrari Rodríguez, Nicolás; Macedo Maturro, Gonzalo
Pie de imprenta:
Montevideo: Universidad ORT Uruguay, 2018
Descripción física:
219 p. diagrs., fot., tbls., grafs. En línea
Nota de tesis:
Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Montevideo, 2018. Calificación: 93/100
Título obtenido:
Entregado como requisito para la obtención del título de Ingeniero en Sistemas
Tutor:
Eduardo Luis Mangarelli Olivera
Tribunal:
Diego David Garbervetsky; Ruben Carlos Nieves Lema
Resumen:
Pets es un sistema que permite crear una comunidad centrada en las mascotas, conectando con dueños, veterinarios y ONG ofreciendo un medio para poder buscar mascotas perdidas, parejas para cruza, entre otros servicios. Según datos de fuentes fiables en Uruguay el 72% de los hogares tiene al menos una mascota y unas 245 se extravían por semana. Para este trabajo se realizaron dos rondas de entrevistas para validar la hipótesis, además, el equipo investigó la metodología Lean Startup. Se concluyó que no existen herramientas efectivas que minimicen el tiempo cuando se extravía una mascota, un lugar común donde los usuarios puedan ver y contactarse para adoptar animales y tampoco un lugar centralizado donde buscar animales para cruza. El producto desarrollado se trata de una aplicación móvil para Android y una Web API que provee los datos. Como valor agregado, se pretendió implementar una función con Machine Learning, pero no fue posible su consumación por carecer de datos para analizar. Se dejó la estructura pronta para guardar dichos datos con el uso de sus usuarios. Se escribió un Paper detallando una estrategia de implementación en caso de que se disponga del repositorio necesario. Como conclusión se emana el aprendizaje en gestión y planificación de tareas dentro de un proyecto anual, las habilidades adquiridas a nivel tecnológico y el conocimiento en la temática de Machine Learning.
Referencias bibliográficas:
Incluye bibliografía y anexos
Idioma:
Español
Tipo de material:
[Trabajo Final de Carrera]
Ubicación física:
Disponible en línea

Archivos asociados:

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