Una herramienta para mejorar la jerarquización de las inspecciones de sanidad en restaurantes de la ciudad Nueva York

• Autor: Olivera Kalafatovich, Ruth Maly
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/2842
• Enlace del recurso: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3017103
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Web scraping; Google Maps; Datos abiertos; Aprendizaje automático; Seguridad alimentaria; Restaurantes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

Todos los años el Departamento de Salud de Nueva York inspecciona aproximadamente 27.000 restaurantes en dicha ciudad para controlar el cumplimiento de las normas de seguridad alimentaria, para ello el Departamento ha desarrollado un sistema de evaluación. Estas inspecciones se realizan de manera inopinada y los resultados con los puntajes obtenidos son almacenados en NYC Open Data. Este trabajo de Fin de Master proporciona al Departamento de Salud de Nueva York un análisis descriptivo de los datos, factores que influyan en la calificación y una herramienta que permita establecer un orden para realizar las inspecciones de sanidad, ya que no cuentan con una cantidad suficiente de inspectores para realizar dicha tarea, con ello, se buscaría optimizar los recursos del personal disponible; además de trabajar con la base de datos obtenidos de la página web NYC Open Data, se realizará la técnica de Web Scraping en el software Python para extraer información de la calificación que asignan los clientes a los restaurantes en Google Maps.