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dc.contributor.advisor Valle Dubé, Ignacio es
dc.contributor.author Casarotti Señaris, Angelo es
dc.contributor.author Lucini Echazarreta, Pablo Andrés es
dc.contributor.author Martínez Varsi, Nicolás es
dc.contributor.author Olloniego Rocca, Juan Andrés es
dc.contributor.author Piffaretti Correa, Carlos Gabriel es
dc.date.accessioned 2018-06-30T08:00:49Z
dc.date.available 2018-06-30T08:00:49Z
dc.date.issued 2018 es
dc.identifier.citation Piffaretti Correa, C. G. (2018). ¿Qué comemos? : ChefGuru, asistente integral de cocina y recomendaciones personalizadas de recetas (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://dspace.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/3770 es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11968/3770
dc.description Incluye bibliografía y anexos es
dc.description.abstract ¿Qué comemos? es una de las preguntas más comunes que se hacen las familias uruguayas y del mundo. ChefGuru, es una solución a esta problemática. Apoya a los usuarios durante todo el ciclo de cocinado; desde el proceso de elección de una receta, hasta su final realización. ChefGuru brinda a los usuarios una aplicación móvil en la que, luego de haber configurado su perfil nutricional, estos pueden recibir sugerencias personalizadas de recetas. Las mismas se basan en las características de cada usuario, por lo que respetan sus dietas, gustos particulares y sus habilidades culinarias. Además, brinda sugerencias que se van perfeccionando a medida que cada usuario la utiliza, existiendo una mejora continua de la experiencia del usuario. El sistema se basa en una arquitectura orientada a microservicios, siendo sus principales componentes un servicio encargado de la administración de información de usuarios y recetas, un servicio de autenticación utilizando Google Firebase Authentication y un servicio responsable de las recomendaciones. Además, la arquitectura se basa en la contenerización y orquestación de los servicios con Docker y Kubernetes , aspecto clave desde el desarrollo al despliegue del sistema. Esto permitió al equipo buscar en todo momento alcanzar las mejores prácticas de DevOps que permitieron alcanzar un proceso y producto de alta calidad. El sistema de recomendaciones es resultado de la elaboración y ejecución de un roadmap en el cual fue evolucionando, en complejidad y efectividad, poniendo en práctica diferentes técnicas de machine learning. Para la gestión del proyecto, se utilizó como proceso de ingeniería de software Scrum como metodología ́ágil, ya que otorga la capacidad de realizar pequeñas iteraciones y brindar al equipo la versatilidad necesaria para poder variar el curso de acción tomado y de ver resultados de una manera más eficaz y eficiente. es
dc.format.extent 342 p. il., diagrs., fot., tbls., grafs es
dc.language Español. es
dc.publisher Universidad ORT Uruguay es
dc.subject GASTRONOMÍA es
dc.subject COMIDA es
dc.subject RECETAS es
dc.subject PROYECTOS-ID es
dc.subject APLICACIONES MÓVILES es
dc.title ¿Qué comemos? : ChefGuru, asistente integral de cocina y recomendaciones personalizadas de recetas es
dc.type Trabajo final de carrera es
ort.thesis.degreegrantor Facultad de Ingeniería es
ort.thesis.degreelevel Carrera Universitaria es
ort.thesis.degreename Ingeniero en Sistemas es
ort.thesis.degreetype Proyecto es
ort.thesis.note Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería es
dc.contributor.tribunal Braberman, Victor Adrian es
dc.contributor.tribunal Urroz Marizcurrena, Matías es
dc.relation.other https://bibliotecas.ort.edu.uy/bibid/87225 es
ort.thesis.career FI - Ingeniería en Sistemas - ID es


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