- ¿Quienes Somos?
- Nuestro Equipo
- Descripción del Proyecto
- Objetivos
- Alcance
- Stack Tecnológico
- Metodología de Trabajo
Somos TechLift, un joven grupo de profesionales con amplia experiencia y con visión hacia el futuro, nos destacamos en el análisis de datos y los procesos empresariales.
Provenientes de diversas áreas, pero con la misma vocación y pasión por la mejora de procesos de negocio.
- Angelica García, Data Engineer
- Paulo Cesar Suclly Alarcon, Data Engineer
- Alexis Adriel Premaries, Data Analytics
- Martin Giribone, Data Analytics
- Gastón Orphant, Data Scientis
Techlift analizará de manera eficiente la información proveniente de las reseñas de los usuarios en Google Maps y Yelp dentro del sector culinario de Estados Unidos. Y enriquecerá estos con data proveniente de API's externas. Este análisis permitirá a los gerentes ofrecer un sistema de recomendación para los consumidores finales, el cual les proporcionará cinco recomendaciones de restaurantes más cercanos a ellos. De esta manera, se ofrecerá una mejor experiencia al usuario y podría usarse como una ventaja competitiva.
Buscamos proporcionar el crecimiento de empresas a través de nuestro asesoramiento tecnológico y la toma de decisiones.
Se encuentra dentro del alcance de este proyecto:
- Negocios objetivo: sector culinario, catalogado como "Food Services".
- La fuente que utilizamos como información son las reviews en Google Maps y Yelp, así como la data externa a través de las API's.
- Nos centramos en Estados Unidos, principalemente en los 5 estados con mayor densidad de población (Texas, California, Nueva York, Pensilvania y Florida).
- Los datos comprenden un periodo de 2004 a 2021.
Fuera de nuestro alcance:
- Toda empresa fuera de Estados Unidos.
- Toda empresa fuera del sector nombrado.
- Cualquier tarea que demande más recursos que los ya mencionados.
- Github: Alojamiento de nuestro repositorio.
- Trello: Organización de tareas.
- Visual Studio Code: Software para trabajar de forma local en el proyecto.
- Google Colab: Servicio de Google para trabajar de forma colaborativa y en la nube.
- Google Cloud Platform: Plataforma de computación en la nube que ofrece una amplia gama de servicios de infraestructura y aplicaciones en la nube.
- Google Cloud Storage: Servicio Cloud de almacenamiento.
- Google Cloud Function: Servicio sin servidor para ejecutar código en respuesta a eventos.
- Google Cloud Scheduler: Servicio para programar tareas en la nube.
- Google Big Query: Servicio para hacer análisis de datos de gran escala en la nube.
- Google Cloud API's: Conjunto de API's que permite acceder a los servicios y datos en la nube.
- Places API: API de Google que permite acceder a información detallada sobre lugares y establecimientos
- Geocoding API: API de Google que permite convertir direcciones en coordenadas geográficas y viceversa.
- Power BI: Software de visualización de datos interactivo desarrollado por Microsoft.
- Python: Lenguaje de programación usado para ciencia de datos.
- Azure Databricks: Plataforma de análisis de datos basada en Apache Spark.
- Spark: Motor de procesamiento de datos distribuido de código abierto.
- Azure Data Factory: Servicio de integración de datos en la nube ofrecido por Microsoft Azure.
- Azure Blob Storage: Servicio de almacenamiento en la nube de objetos escalable de Microsoft Azure.
- Postman: Herramienta para probar y documentar API
- Azure: Servicio Cloud para crear un modelo de machine learning en pos de predecir cosas.
- Python: Será el lenguaje de programación que elegiremos por su versatilidad, velocidad y confiabilidad.
- Pandas: Libreria escrita para el lenguaje Python para la manipulación y el análisis de datos.
- Matplotlib: Libreria en Python para crear visualizaciones de nuestros datos.
- Seaborn: Libreria de visualización de datos de Python basada en matplotlib.
- Gradio: Libreria para construir interfaces de usuario de modelos de aprendizaje automático.
- Plotly: Libreria para visualización de datos interactiva y gráficos estadísticos.
Utilizaremos un método de trabajo ágil con enfoque en la metodología SCRUM apoyándonos en el software de administración de proyectos Trello, en donde dividiremos y asignaremos las actividades a realizar, actualizaremos nuestro diagrama de Gantt y mantendremos un seguimiento a todo el proyecto.
