Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Análisis y optimización de las rutas de recolección de residuos sólidos en un distrito de Lima Metropolitana(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-21) Alcantara Vicente, Darwin Alejandro; Atoche Diaz, Wilmer JhonnyDe acuerdo con el Decreto Legislativo N° 1501 que modifica el Decreto Legislativo N° 1278 que aprueba la Ley de la Gestión Integral de los Residuos Sólidos (2020) indica que las municipalidades distritales dentro del marco de la gestión de residuos sólidos tienen la competencia para “asegurar una adecuada prestación de servicios de limpieza, recolección y transporte de residuos en su jurisdicción” (El peruano, 2020). Sin embargo, de acuerdo con el Informe urbano de percepción ciudadana en Lima y Callao 2022 de la Encuesta “Lima Cómo Vamos” informa que el 73,4% de los encuestados señala encontrarse insatisfecho o muy insatisfecho respecto al sistema de gestión de la basura en la ciudad. También el 31,0% sostiene que la limpieza pública y acumulación de basura son uno de los problemas más importantes que afectan la calidad de vida de Lima. El objetivo general es analizar y proponer nuevas rutas óptimas para un compactador que realiza el servicio de recojo de residuos sólidos para optimizar los recursos. Como objetivos específicos está realizar un diagnóstico de la situación actual del servicio de recojo de residuos sólidos, plantear las propuestas de rutas óptimas con investigación de operaciones y evaluar las rutas propuestas. Para obtener estas rutas óptimas se debe modelar todas las vías de la zona que se va a evaluar con la teoría de redes. Así mismo se establece el problema del cartero chino para hallar la ruta más corta dentro del grafo que representa las vías del distrito en estudio. El resultado demuestra que la ruta más corta logra cumplir los objetivos. Finalmente, con el presente estudio se obtiene que las rutas propuestas logran cubrir en 100% la demanda total del servicio de recojo de residuos y recorrer al menos una vez todas las calles del distrito logrando satisfacer a los vecinos del distrito.Ítem Texto completo enlazado Fundamentos de data science y sus aplicaciones en distintas industrias(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-10) Ramos Torres, Jean Franco; Atoche Diaz, Wilmer JhonnyEste 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.