Aplicativo web para la optimización de precios de partes vehiculares en la empresa Derco S.A.S basado en servicio Azure Databricks

Con la implementación de la solución, se busca dar el mejor precio de partes vehiculares, basado en la información interna que tiene la empresa y la información externa que ofrece la competencia, este última parte requiere de un sistema de web scrapping, que se resumen en la recolección de toda la información disponible en la web de los diferentes mercados, para que, una vez recolectada esa información, se pueda implementar el algoritmo IA que se encargará de recomendar los mejores precios para partes vehiculares.

• Autores: Sierra Caicedo, Cristhian Camilo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/41218
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/41218
• Palabra clave: Analisis de datos; Inteligencia artificial; Ingeniería de datos; Azure databricks; Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas; Optimización de precios; Aplicativos web; Partes vehiculares; Algoritmos de inteligencia artificial; Data analytics; Artificial Intelligence; Data engineering; Azure databricks
• License: CC0 1.0 Universal