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dc.contributor.authorBermúdez Zambrano, Fabricio Arturo-
dc.date.accessioned2024-01-18T17:05:40Z-
dc.date.available2024-01-18T17:05:40Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationBermúdez Zambrano, Fabricio Arturo. (2023). Desarrollo de una plataforma tecnológica para el seguimiento y análisis de datos en entrenamientos de CrossFit mediante IA y algoritmos de soporte en base a características de un atleta. ECOTECes_ES
dc.identifier.urihttps://repositorio.ecotec.edu.ec/handle/123456789/777-
dc.descriptionEl presente trabajo de titulación se enfocó en el desarrollo de una plataforma tecnológica diseñada para el seguimiento y análisis de datos en entrenamientos de CrossFit, utilizando la inteligencia artificial (IA) y algoritmos de soporte basados en las características individuales de los atletas. El objetivo general de esta investigación fue mejorar el rendimiento físico de los atletas y optimizar los programas de entrenamiento en esta disciplina exigente y multifacética.es_ES
dc.description.abstractDurante el proceso de desarrollo de la plataforma tecnológica para el seguimiento y análisis de datos en entrenamientos de CrossFit, se logró cumplir con los objetivos establecidos, enfocándonos especialmente en la creación de una interfaz de usuario intuitiva y amigable. Esta interfaz fue diseñada de manera meticulosa para satisfacer las necesidades tanto de los atletas como de los entrenadores, garantizando una experiencia de usuario óptima. Los datos recopilados y analizados durante la investigación exploratoria y descriptiva proporcionaron información valiosa que se incorporó en el diseño de la interfaz. Se implementaron características clave, como gráficos interactivos, visualizaciones claras y herramientas de análisis avanzadas, que permiten a los usuarios comprender de manera efectiva su rendimiento y progreso en los entrenamientos de CrossFit. La plataforma tecnológica se desarrolló con una arquitectura de software eficiente y escalable, lo que garantiza su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento. Los algoritmos de análisis de datos específicos para CrossFit se diseñaron con precisión para evaluar patrones de rendimiento, identificar el progreso individual y destacar áreas de mejora. Estos algoritmos se integraron de manera efectiva en una base de datos centralizada, donde se priorizó la calidad, seguridad y privacidad de la información recopilada. La investigación exploratoria nos permitió comprender a fondo las necesidades y desafíos en el seguimiento y análisis de datos en CrossFit, mientras que la etapa descriptiva arrojó luz sobre las métricas y métodos actualmente utilizados en esta disciplina. Ambas etapas fueron fundamentales para establecer una base sólida y garantizar que la plataforma tecnológica cumpla con las expectativas de la comunidad de CrossFit y sus profesionales.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofseriesING-TG;018-
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectPlataforma Tecnológicaes_ES
dc.subjectCrossfites_ES
dc.subjectInterfaz de Usuarioes_ES
dc.subjectAnálisis de Datoses_ES
dc.subjectAlgoritmos de Soportees_ES
dc.titleDesarrollo de una plataforma tecnológica para el seguimiento y análisis de datos en entrenamientos de CrossFit mediante IA y algoritmos de soporte en base a características de un atleta.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tecnología de la Información y la Comunicación

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