Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática

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Efecto de la programación orientada a aspectos y objetos en el diseño de un software-caso: Biblioteca de la Universidad Nacional de Moquegua Sede Ilo
(Universidad Nacional de Moquegua, 2014-11-11) Gonzales Apaza, Renán Darío; Silva Delgado, Carlos Alberto
El presente trabajo tiene por objetivo establecer una comparación del efecto de la programación orientada a aspectos y la programación orientada a objetos en el diseño de un software tomando como caso la realización de un sistema de biblioteca para la Biblioteca de la Universidad Nacional de Moquegua Sede - Ilo. En su realización se incluyeron las etapas de desarrollo del software para así de esta forma determinar el efecto de cada tipo de programación en el producto. Se realizaron dos grupos de estudio uno orientado a aspectos y otro grupo orientado a objetos, en los que se desarrollaron actividades de especificación de requerimientos, análisis para de esta manera llegar al diseño y posteriormente pasar a la codificación, y en última instancia comparar ambos como productos finales. Los resultados muestran que el uso de la programación orientada a aspectos mejora el diseño de un software en comparación con la orientación a objetos.
Minería de textos para construir un modelo de minería de datos para recomendación de ofertas laborales.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-05-29) Apaza Alanoca, Honorio; Flores Gutierrez, Vaneza
En pleno siglo XXI la tecnología digital y el internet ha generado satisfacción en muchos aspectos a la vida cotidiana de seres humanos, la presente investigación se enfoca al problema de cómo puede ser aprovechado adicionalmente de su condición el crecimiento de información no estructurada sobre las ofertas laborales y currículum vitae en diferentes sitios web para recomendación de ofertas laborales. Ya que esta información se encuentra escrita en lenguaje humano y por ende las computadoras no pueden interpretar la información en lenguaje natural. Los sistemas de recomendación necesitan un valor numérico sobre los gustos y disgustos de los usuarios para hacer listas de recomendación basada en colaboración o similitud de contenido. Sin embargo, en la presente investigación la información a considerar son los términos o palabras relevantes que describen al candidato, experiencias y habilidades. Esta investigación se centra en el proceso de minería de textos, la cual consiste en el proceso de estructuración del modelo de datos partir de textos que describen a candidatos y ofertas laborales, el cual se considera como datos de entrada para los algoritmos de sistema de recomendación. Por tratarse de información textual y en lenguaje humano, se aplican las teorías de técnicas de minería de textos y procesamiento lenguaje natural para el desarrollo del presente trabajo, comenzando desde la recuperación de información hasta la estructuración de minería de datos a partir de datos de currículums vitae y ofertas laborales de sitios web. Como técnica relevante para el presente estudio se destaca la técnica frecuencia de término – frecuencia inversa de documentos -tf-idf, el cual permite a identificar términos relevantes de currículums vitae con relación a las ofertas laborales de sitios web. La misma que ayuda a determinar la relevancia de los currículums vitae con respecto a las ofertas laborales con un valor numérico a través del promedio de valores tf-idf. De tal manera que el valor ponderado pueda ser usado como valor rating de relevancia de currículums vitae para recomendación de ofertas laborales.
Modelo de minería de datos basado en factores asociados para la predicción de deserción estudiantil universitaria.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-05-29) Mamani Padilla, Diego Ismael; Flores Gutierrez, Vaneza
El siguiente proyecto de investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de minería de datos, analizando el paradigma de aprendizaje para atacar el problema de deserción estudiantil que presentan las universidades, se hace mención algunas investigaciones que emplean diversas arquitecturas de algoritmos en el campo educacional (Milton, Neto, & Carlos, 2012) como la predicción de cursos a elegir, rendimiento académico, clasificación de estudiantes, entre otros. La investigación surge al observar un decaimiento en el crecimiento vegetativo de la universidad nacional de Moquegua, visualmente se puede observar que las personas tienden a desertar cuando su promedio del semestre es muy bajo, por ello surge el interés de explorar los diversos factores que motiva a una persona a tomar esa decisión y fundamentalmente llevar ese pensamiento a una maquina capaz de realizar la clasificación para generar la misma actividad humana. se emplea la metodología CRISP DM para desarrollar el modelo predictivo y se realiza un primer enfoque de levantamiento de información para analizar las variables más resaltantes para el modelo de clasificación, posteriormente se hace una exploración de la data para definir la arquitectura del modelo. Por última instancia se evalúa las derivadas del algoritmo para observar el aprendizaje de la máquina y comparar los resultados con nueva data y determinar la influencia del modelo con la estimación de deserción.
Aplicación de algoritmos inteligentes para reconocimiento automático de enfermedades foliares de cultivo de palta.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-05-30) Castro Alvarez, Gregorio Tomas; Silva Delgado, Carlos Alberto
Se desarrolló un trabajo de investigación de: “Aplicación de algoritmos inteligentes para reconocimiento automático de enfermedades foliares de cultivo de palta” en el que se aplicaron cuatro algoritmos inteligentes: Naive Bayes, Random forest, Redes Neuronales y Support Vector Machines. El proyecto de investigación tiene como objetivo general la determinación del algoritmo inteligente más eficaz para el reconocimiento de imágenes de la enfermedad foliar de palta. La presente investigación está dividida en cinco (5) capítulos tales como: datos generales, planteamiento del problema, marco teórico, marco metodológico, presentación de resultados, adicional a los capítulos mencionados también mencionar las conclusiones, recomendaciones, referencias bibliográficas y anexos. Se trabajó mediante la metodología de etapas de procesamiento de imágenes tales como: a) adquisición de imagen, b) preprocesamiento de imágenes, c) extracción de características y d) reconocimiento; luego de la evaluación de su eficacia se obtuvo que el algoritmo Maquina de Soporte Vectorial tiene mayor asertividad de 96% en el reconocimiento de enfermedades foliares del cultivo de palta, esto después de ser evaluados con Matriz de Confusión.
Análisis de modelos predictivos basados en visión computacional aplicados al paralelismo.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-06-18) Valero Gómez, Juan Carlos; Zuñiga Incalla, Alex Peter
En el siguiente informe final de tesis tiene como finalidad presentar los resultados de la investigación del comportamiento de modelos predictivos basados en Visión Computacional cuando están bajo la influencia del paralelismo, es decir cuando los procesos del cálculo computación se segmentan y procesan en paralelo, en este caso se adiciona al CPU el GPU. Si bien las nuevas arquitecturas computacionales son potentes en procesamiento de datos a comparación de décadas anteriores, esto aún no es suficiente para cubrir las necesidades de resultados inmediatos para la toma de decisiones, de aquí la necesidad de poder obtener el mejor algoritmo que dé resultados óptimos cuando esta aplicado al paralelismo. Para se tiene como objetivo comprobar si el paralelismo afecta significativamente a las dimensiones de los algoritmos que son la precisión y el tiempo de procesamiento. Para la experimentación se trabajó con el dataset MNIST que cuenta con 60000 datos para el entrenamiento y 10000 datos para la validación, utilizándose los algoritmos de machine learning como Red Neuronal Artificial (RNA) y los Nearest Neighbor (KNN); y algoritmos de deep learning como Red Neuronal Convolucional (RNC) y Red Neuronal Recurrente Bidireccional (RNCB). Se tomó datos de la experimentación cuando se aplicó con CPU y cuando se aplicó con CPU+GPU, con el objeto de poder aceptar o rechazar las hipótesis planteadas. De los resultados se puede concluir que el paralelismo en el caso de la precisión no afecta al mismo, y en el caso del tiempo de procesamiento hay mejores significativas en los algoritmos KNN, RNC y RNCB, a excepción de la RNA por no contar con mucha complejidad que paralelizar. Palabras clave: Paralelismo, Visión computacional, Redes Neuronales, Convolucional.
Modelo de minería de datos para la predicción de casos de anemia en gestantes de la provincia de Ilo.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-10-24) Condori Bellido, Sadan Eusebio; Tito Chura, Hugo Euler
En la actualidad la anemia es una enfermedad que afecta al 24.8% de la población mundial, siendo los más afectados los niños en edad preescolar y las madres gestantes, esta realidad se da en la mayoría de los países del mundo, dada su relevancia, existen muchas investigaciones abordadas desde diferentes perspectivas, entre ellas, desde el enfoque de la ciencia de la computación a través de su línea de investigación denominada minería de datos que consiste en investigaciones de predicción y clasificación utilizando los diferentes algoritmos. El presente trabajo de investigación pretende desarrollar un modelo de minería de datos predictivo aplicando las técnicas de Machine Learning, las que han aportado positivamente en el estudio de diferentes campos como la medicina. Al analizar el contexto del negocio, se planteó utilizar tres de la referidas técnicas para predecir futuros casos de madres gestantes con anemia, para lo cual se implementaron los algoritmos de Perceptrón Multicapa, Naive Bayer y Árbol de decisión J48, estos fueron entrenados sobre una base de datos histórica de 422 registros de madres gestantes con anemia de la Provincia de Ilo, el algoritmo que alcanzó mayor precisión fue el de Naive Bayes con un 89 %, seguido por el de árbol de decisión J48 con 79% y finalmente el perceptrón multicapa con un 62%. El desarrollo del proyecto se basó en la metodología CRISP-DM para desarrollar cada una de las etapas que condujeron al resultado final.
Optimización de rutas de unidades de distribución Aplicando Reinforcement Learning: Caso Los Pieros SRL.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2019-12-30) Mamani Laqui, Marcos Rufino; Flores García, Aníbal Fernando
El trabajo que se presenta en el presente documento tiene por objeto el de optimizar las rutas de distribución de las unidades de la empresa Los Pieros SRL aplicando Reinforcement Learning. El aprendizaje por refuerzo tiene diversos algoritmos de los cuales se ha elegido el algoritmo Q-Learning que es propicio en la solución de problemas de distribución como es el caso de la presente investigación. Los resultados alcanzados por el algoritmo Q-Learning se comparan con otros algoritmos como el Algoritmo de los Vecinos Más Cercanos (Nearest Neighbors) y el de Colonia de Hormigas (Ant Colony) demostrando la superioridad del QLearning respecto a los puntos de venta alcanzados.
Modelo de predicción de clientes que darán de baja el servicio HFC basado en redes neuronales en la ciudad de Moquegua.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2021-05-21) Huerta Laura, Luis Enrique; Flores García, Aníbal Fernando
La investigación surge al observar el comportamiento de los clientes desde el año 2014 al 2020 en promedio el porcentaje de bajas es de 59.66%, dado que los clientes son uno de los principales elementos de toda empresa, es más costoso el que ingrese un nuevo cliente, a diferencia del cliente que permanece, el porcentaje que arroja la investigación es alto para la tasa de abandono de clientes. La presente investigación tiene como principal objetivo desarrollar un modelo de predicción de clientes que dará de baja el servicio HFC, basado en Redes Neuronales con la finalidad de predecir clientes que en un determinado tiempo desistirán o darán de baja el servicio HFC, para poder plantear estrategias de retención y tener el porcentaje de bajas a su margen. Se tiene investigaciones modelo, por ello se pretende analizar la data y determinar las variables idóneas para modelar un algoritmo de machine learning, en la actualidad existen múltiples metodologías de investigación, siendo una de las más utilizadas por el amplio estudio en inteligencia artificial, emplean la metodología CRISP DM para desarrollar diversos modelos de predicción teniendo un enfoque enlazado de los objetivos de la metodología con los de la investigación, la investigación es descriptiva cuasi-experimental, con una población de 6793 que representa el 100%, esta data se encuentra particionada al 30% para testear el modelo y el 70% para el entrenamiento del modelo, finalmente este modelo permite estructurar y clasificar la data, para posteriormente ser procesada, aplicándose métricas como precisión, recall, f1-score y support, curva ROC con la finalidad de brindar calidad, objetividad y cuantificabilidad, aplicando una técnica de validación cruzada para analizar los resultados y hacer un ajuste en las derivadas, aplicando dos experimentos en la fase de modelamiento, manipulando la cantidad de neuronas en las capas ocultas, aplicando tres algoritmos de optimización Adam, Sgd y Rmsprop, donde se obtuvo una precisión por Adam del 98%.
Diagnóstico de la retinopatía diabética usando algoritmos de clasificación.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2021-06-18) Machaca Huanca, Anamelba Lissette; Silva Delgado, Carlos Alberto
La Retinopatía Diabética es una complicación de la Diabetes y una de las causas principales de la ceguera debido al deterioro de la retina, que se manifiesta mediante la presencia de exudados, microaneurismas y hemorragias. La presente investigación tiene como objetivo el diagnóstico de la Retinopatía Diabética a partir del modelamiento y comparación de algoritmos de clasificación. En la primera etapa se procedió a la obtención de imágenes de retina del dataset MESSIDOR que contiene 1200 de imágenes adquiridas de 3 departamentos oftalmológicos, establecido para estudios de diagnóstico por computadora, este dataset contiene. En la segunda etapa se realizó pre-procesamiento de imágenes para eliminar el ruido del fondo y para eliminar el disco óptico, debido a que no aportan en el análisis de la imagen. Para la detección de exudados, microaneurismas y hemorragias, realizamos el procesamiento de imágenes, a fin de obtener cuatro características, como el número de exudados, área de exudados, número de microaneurismas y hemorragias y el área de microaneurismas y hemorragias. En la tercera etapa se utilizó modelos Machine Learning para la clasificación de imágenes según la severidad de la enfermedad. Finalmente, se comparó los resultados de las métricas de clasificación, donde el algoritmo SVM obtuvo el mejor resultado.
Sistema de información para el control y seguimiento documentario, de la subprefectura provincial de Ilo, 2019.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2021-06-25) Cruz Diaz, Jafet Andres; Tito Chura, Hugo Euler
La presente investigación titulada: “Sistema de información para el control y seguimiento documentario, de la subprefectura provincial de Ilo, 2019”, tuvo como objetivo establecer la aplicación de un sistema de información para el control y seguimiento documentario. Para el desarrollo del sistema se usó la metodología RUP, y las principales herramientas de desarrollo fueron PHP como lenguaje Web, y Mysql como gestor de base de datos. En este sentido la investigación fue de tipo aplicada, cuyo nivel o alcance fue explicativo y de diseño experimental; para la validación del sistema se usó como técnica de investigación: la encuesta, con un cuestionario estructurado bajo las dimensiones del estándar ISO 9126 que fue aplicado a los usuarios internos del sistema. Los resultados de la investigación indican que el desarrollo y la implementación del sistema se llevó a cabo de manera satisfactoria según la metodología RUP; y respecto a los resultados de la validación del sistema de acuerdo a las valoraciones de los usuarios internos, el sistema obtuvo un puntaje promedio de 120.33 que según la escala de ISO el sistema: “Cumple con los requisitos”, siendo las dimensiones de usabilidad y funcionalidad las que muestran los puntajes más altos; por lo cual se concluye que el sistema es adecuado para el control y seguimiento documentario de la subprefectura de Ilo.
Predicción de consumo irregular del servicio de agua potable basado en métodos de machine learning en la provincia de Ilo.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2021-07-26) Moron Coaquira, Alonso; Tito Chura, Hugo Euler
El presente trabajo de investigación tiene el enfoque de experimentación de algoritmos de Machine Learning en el problema de predicción de clases de consumo irregular de agua potable de la Empresa Prestadora de Servicios de Saneamiento, EPS Ilo S.A. La empresa cuenta con el registro histórico de los incidentes o casos de consumo irregular de sus usuarios, los datos registrados son variables que conducen a identificar a que clase o tipo de consumo irregular pertenece. Esta información permitió experimentar diferentes algoritmos deMachine Learning, y finalmente, definir cual de ellos se comportamejor en este caso especifico. El algoritmo más eficiente en resolver el problema es Random Forest con 98% de precisión en predicciones de clases, seguido por Árbol de decisiones con 82% de precisión y finalmente Red Neuronal Simple con el 70.83%.
Estudio comparativo de metodologías centradas en el usuario para la definición de requisitos de software desde la perspectiva de la ISO/IEC/IEEE 29148:2018.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2021-12-16) Llanque Flores, Alex Alberto; Flores Gutiérrez, Vaneza
La ingeniería de requisitos (IR) es la fase inicial y fundamental del ciclo de vida del software, la cual influye significativamente en el proceso de desarrollo y en la obtención del producto software. Además, la última edición del estándar ISO/IEC/IEEE 29148:2018, presenta un marco de trabajo que proporciona los procesos, actividades y elementos de información para la definición de requisitos software. No obstante, al ser una actividad donde los usuarios ocupan un papel primordial, se han reportado muchas deficiencias en su realización. En este contexto, han surgido propuestas de Metodologías Centradas en el Usuario (MCU) para la IR, que requieren ser estudiadas para determinar sus principales características. El objetivo de esta investigación es identificar y comparar MCU para la IR, tomando como referencia el estándar internacional ISO/IEC/IEEE 29148:2018, a fin de determinar cuál de las metodologías alcanza un mayor grado de alineamiento respecto al estándar. El tipo de investigación fue cuantitativo y de diseño descriptivo comparativo. Para el proyecto de investigación se realizó un Estudio de Mapeo Sistemático a fin de obtener publicaciones que describan MCU para la IR, las cuales mediante un análisis de correspondencia y cobertura fueron comparadas respecto al estándar internacional ISO/IEC/IEEE 29148:2018 a nivel de procesos y elementos de información. Se seleccionaron 05 MCU para la IR obtenidas de 3 bases de datos digitales relevantes como son: Scopus, IEEE y WoS. Se logró determinar que la Metodología AMMETH es la más alineada al ISO/IEC/IEEE 29148:2018 con un 60.12 % de alineamiento al estándar. Además, el enfoque de la Programación Compromiso AMMETH logra un 9.1% como el valor más cercano al ideal (menor distancia), de las metodologías incluidas en el estudio, respecto al estándar. Las metodologías presentan un buen nivel de alineamiento a nivel de procesos y elementos de información al estándar ISO/IEC/IEEE 29148:2018. Las metodologías tienen características ligeras y adaptables, propias de cada una de ellas, lo que las convierte en alternativas recomendadas para ser implementadas por las organizaciones, para estandarizar sus procesos en IR y una progresiva adopción del estándar internacional.
Modelo de recomendación de acciones basado en competencias para el curso de matemática II de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Moquegua, año 2021.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-06-15) Quispe García, Verónica; Flores Gutiérrez, Vaneza
Los modelos de recomendación hoy en día son apropiados para la generación y entrega de recomendaciones muy útiles a los usuarios y en el ámbito de educación son muy aprovechables para el apoyo del rendimiento académicos de los estudiantes. La presente investigación tiene como objetivo proponer un modelo de recomendación basado en competencias que determine acciones para el curso de Matemática II de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Universidad Nacional de Moquegua. El modelo de recomendación propuesto se obtendrá con la técnica de filtrado colaborativo basado en usuarios, y su desarrollo será mediante la metodología CRISP-DM. En la fase de construcción del modelo se trabaja con cuatro etapas, preprocesamiento de los datos de entrada: matrices con las calificaciones de los estudiantes (antiguos y actuales) y matrices con las puntuaciones de las acciones a recomendar, filtro de candidatos antiguos, cálculo de la similitud en base al coeficiente de Jaccard y por último la puntuación y entrega de las acciones a recomendar.
Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de ingeniería utilizando técnicas de inteligencia artificial - caso: EPISI-UNAM.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-12) León Marín, Dina Elisa; Flores García, Aníbal
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar causantes de bajo rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de ingeniería de Sistemas e Informática de la UNAM, se utiliza el método “Investigación - Acción” porque se pretende validar a través del caso de estudio. Los instrumentos utilizados para recolectar la información fue la encuesta virtual para el llenado de fichas socioeconómicas y la base de datos académicos de los alumnos donde vamos a seleccionar, preprocesar y conocer las características de los datos. El árbol de decisión es un modelo eficiente de Machine Learning que ayuda mucho a resolver múltiples tipos de problemas, es un modelo clásico de decisiones SI o NO, donde vamos a descubrir patrones y evaluar los resultados, los algoritmos utilizados son: Árbol de Decisión, Random Forest y Naive Bayes. El desarrollo del proyecto se basó en la metodología CRISP-DM.
Sistema automático de monitoreo de flotas de transporte de carga aplicando tecnología ZIGBEE. Caso: empresa de transportes Herman S.R.L.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-22) Flores Cervantes, Hugo José Anael; Tito Chura, Hugo Euler
En el presente trabajo de investigación se encuentran establecidas de manera concatenada los componentes correspondientes a la motivación e identificación del problema a investigar, pasando por un conjunto secuencial de aspectos técnicos que involucran la implementación de dos módulos relacionados al hardware y software respectivamente que confluyen en un sistema automático para monitoreo de flotas de transporte de carga aplicando tecnología ZigBee para la empresa de transportes Herman S.R.L, denominado SISTEMA AUTOMÁTICO DE MONITOREO DE FLOTAS DE TRANSPORTE DE CARGA APLICANDO TECNOLOGIA ZIGBEE. CASO: EMPRESA DE TRANSPONTES HERMAN S.R.L. La investigación, en primera instancia, se basa en el uso de un módulo hardware, que es la tecnología Zigbee, que son redes que viajan a través del aire de manera inalámbrica, utilizando sensores denominados WSN (Wireless Sensor Network). Éstos intervienen con numerosos dispositivos distribuidos, con la finalidad de controlar parámetros en diferentes puntos, entre ellos la temperatura, velocidad, presión, entre otros. Una aplicación es el sistema de monitoreo basado en GPS (Sistema de Posicionamiento Global), se implementa con otros equipos y con tecnología de software libre, el cual no involucra realizar un pago. Por otro lado, el sistema automático de monitoreo de flotas está diseñado a partir de un modelado aplicando la metodología SCRUM, la cual adaptar la forma de trabajo a las condiciones del sistema de manera flexible e inmediata. El tipo de investigación, en el presente trabajo, es aplicada y de nivel experimental, siendo de esta forma, descriptivo, explicativo y analítico, donde la población en la que se aplicó el trabajo es en la Empresa de Transportes Herman S.R.L con un muestreo de observación directa. De esta forma, permite automatizar los procesos mediante la conexión inalámbrica con un módulo hardware, utilizando el módulo Xbee S2C Pro y apoyado de un módulo software, el cual, permitirá interpretar la información y mostrarla de una forma amigable para el usuario. Permitiendo, así, tener un óptimo control de monitoreo de sus flotas de carga, tener un control de sus unidades, mejora de las hojas de ruta y reducir costos.
Servicio de transmisión y validación de parámetros del GPS del SIPCOP-M para la mejora de la seguridad ciudadana en la Municipalidad Provincial de Ilo.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-29) Torres Carpio, Luis Manuel; Vera Ramírez, Oscar John
Este informe detalla la implementación del servicio de “Transmisión y validación de parámetros del GPS del SIPCOP-M para la mejora de la seguridad ciudadana en la municipalidad provincial de Ilo” para fortalecer el patrullaje municipal integrado, actualmente su ruta se define en función del mapa del delito para cubrir los puntos críticos identificados. El incremento de la percepción de inseguridad ciudadana en el Perú se debe al incremento de hechos delictivos violentos, frente a los cuales, los recursos logísticos de la Policía Nacional y Municipalidades actúan en forma dispersa. En tal sentido, la implementación del servicio brindado tiene el objetivo de georreferenciar el desplazamiento de las unidades móviles del patrullaje municipal en un sector similar a la PNP para asegurar una oportuna capacidad de respuesta ante una emergencia. Así mismo, se retransmiten y validan todos los datos que estipula la guía para el cumplimiento de la meta 1. Finalmente, se concluye que se ha logrado fortalecer el patrullaje municipal integrado de la provincia de Ilo.
Seguridad de la información.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-29) Cornejo Valcarcel, Miguel Slip; Tito Chura, Hugo Euler
El informe que a continuación presento, ha sido estructurado de forma tal que se puedan visualizar los logros y avances conseguidos en las diversas investigaciones, desarrollos y esfuerzos aplicados para asumir nuevos desafíos y formas de hacer las cosas. Se describirán igualmente aspectos esenciales, especiales y técnicos, que fueron de apoyo o factores condicionantes para brindar estos resultados y factibilidades. Vale la pena comentar que las mejoras se obtuvieron a raíz de una revisión detallada y delicada en factor de las propuestas que buscaron mejorar los procesos internos y centrales, así como la asignación de responsabilidades y la obtención de metas; Concluyendo que no puede existir función estratégica sin el control de la operación.
Mejoramiento de los sistemas de información para cumplir las CBC del licenciamiento de la Universidad Nacional de Moquegua.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-30) Catachura Palacios, Daniel Roy; Clares Perca, Juan Carlos
Los sistemas de información web han sido una evolución por contar con un entorno tan dinámico, actualizándose constantemente para brindar una experiencia mejorada utilizando tecnologias de interconectividad de ordenadores que permiten a los usuarios el intercambio de información (texto, imagenes, sonido, video) mediante conexiones remotas a través de internet y otras tecnologías relacionadas a las TIC. El presente informe del examen profesional tiene como objetivo el demostrar como los sistemas de información con tecnología web, mejoran los procesos de matrícula de los estudiantes de la Universidad Nacional de Moquegua - UNAM, del distrito de Moquegua Para el proceso de desarrollo el sistema de información web, se utilizó la metodología RUP; implementándose con la tecnologia web actual como Angular (Front End), Lavarel) (Back End) y SQL SERVER (Base de datos). Durante el periodo 2020, el Estado, mediante Decreto Supremo declara Estado de Emergencia Nacional por las graves circunstancias que afectan la vida de la Nación a consecuencia del brote del COVID-19, por tal motivo, la aplicación del sistema de información web se basa en el periodo de matricula 2020-1. La aplicación del sistema de información web, denominado Modulo de Gestión del Estudiante integrado al Sistema Integrado de Gestión Universitaria SIGEUN, permitió concluir de manera virtual, el proceso de matricula 2020-1 de los estudiantes de la Universidad Nacional de Moquegua.
Implementación de una solución de business intelligence como apoyo a la toma de decisión en el proceso de información de especímenes del proyecto rescate arqueológico Lomas de Ilo 2020.
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-09-30) Laqui Yucra, Christhian; Yana Mamani, Víctor
En el presente informe de examen profesional, se contemplara mi progreso profesional que eh ido trazando después de la obtención del grado de bachiller, como primera instancia se detallara la trayectoria profesional laborando en la Red Salud Ilo, como asistente administrativo, como uno de los primeros trabajos ejerciendo la profesión, luego continuando con la trayectoria profesional, en el Proyecto Rescate Arqueológico Lomas De Ilo, con el puesto de asistente informático en el área de gabinete, lo cual establezco aquí el informe de examen profesional con el título “Implementación de una solución de Business Intelligence (BI) como apoyo a la toma de decisión en el proceso de información de especímenes del Proyecto Rescate Arqueológico Lomas de Ilo”, lo cual se detallara instancias de la organización, el puesto de trabajo y funciones establecidas, como también se explicara la propuesta del proyecto, los antecedentes y objetivos , contemplando sus resultados y productos esperados de este.
Desarrollo de aplicativos webs, beneficios y diferencias al utilizar un framework o un CMS (content management system).
(Universidad Nacional de Moquegua, 2022-10-04) Ticona Condori, Henrry Renzo; Tito Chura, Hugo Euler
La complejidad durante el periodo de elaboración de aplicaciones web en la actualidad, se ven comprometidos desde el inicio a entregar un producto funcional en tiempos reducidos, manteniendo la calidad del software. Para permitir a los programadores satisfacer las necesidades a la hora de desarrollo, por tal motivo se ha promovido como solución el uso de una arquitectura conocidos como Frameworks para el desarrollo web, con el objetivo principal de reducir drásticamente tiempos de trabajo y minimizar errores. Uno de los aspectos que ha influido en la evolución de internet en estos últimos años ha sido la aparición de múltiples herramientas de gestión de contenidos (CMS), que han permitido a una gran parte de la población publicar contenidos fácilmente y hacerlos visibles en la web. En la actualidad existen diferente Frameworks y CMS (Content Management System), pues cada uno de estos dan diferentes soluciones a problemas, por lo que se convierte en un arduo proceso al momento de la selección. Es por esto que en este trabajo se dará a conocer claramente los beneficios y las diferencias entre un Framework y un CMS, para tomar una buena decisión al momento de ejecutar un proyecto.

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