Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scheuermann, Igor
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UPF
Texto Completo: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1776
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de RESTful API´s utilizando a linguagem R por meio do pacote plumber. Este pacote possui ferramentas para geração de funções responsivas a requisições WEB e permite que sua execução seja realizada em um servidor. Com o intuito de demonstrar as capacidades deste pacote, alguns testes foram realizados sob um conjunto de dados que contém a previsão do tempo do Brasil gerada pelo CPTEC/INPE. Os testes possibilitaram o acesso a estes dados via uma API´s R, gerando como saída tabelas, gráficos e mapas. Por fim, com o uso do plumber, desenvolvedores em R poderão utilizar-se dessa estratégia para universalizar a forma de consumo dos dados gerados por suas funções.
id UPF_4f4acb442b15c44145a09a79a31d1723
oai_identifier_str oai:localhost:riupf/1776
network_acronym_str UPF
network_name_str Repositório Institucional da UPF
repository_id_str 1610
spelling 2019-11-27T14:05:39Z2019-11-272019-11-27T14:05:39Z2019-06-27SCHEUERMANN, Igor. Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo. 2019. [14 f]. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2019.http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1776Submitted by Fernanda Ferronato (fernandaf@upf.br) on 2019-11-27T14:05:39Z No. of bitstreams: 1 PF2019Igor Scheuermann.pdf: 861813 bytes, checksum: 6f801059e785090d5a1b4fa72644529a (MD5)Made available in DSpace on 2019-11-27T14:05:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2019Igor Scheuermann.pdf: 861813 bytes, checksum: 6f801059e785090d5a1b4fa72644529a (MD5) Previous issue date: 2019-06-27Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de RESTful API´s utilizando a linguagem R por meio do pacote plumber. Este pacote possui ferramentas para geração de funções responsivas a requisições WEB e permite que sua execução seja realizada em um servidor. Com o intuito de demonstrar as capacidades deste pacote, alguns testes foram realizados sob um conjunto de dados que contém a previsão do tempo do Brasil gerada pelo CPTEC/INPE. Os testes possibilitaram o acesso a estes dados via uma API´s R, gerando como saída tabelas, gráficos e mapas. Por fim, com o uso do plumber, desenvolvedores em R poderão utilizar-se dessa estratégia para universalizar a forma de consumo dos dados gerados por suas funções.porUniversidade de Passo FundoUPFBrasilInstituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEGComputaçãoAPILinguagem RRESTfulPrevisão do tempoProgramaçãoMosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisHölbig, Carlos AmaralScheuermann, Igorinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UPFinstname:Universidade de Passo Fundo (UPF)instacron:UPFLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81855http://localhost:8080/bitstream/riupf/1776/2/license.txtf4e65a66a9c78bf84e99c734afe49b4cMD52ORIGINALPF2019Igor Scheuermann.pdfPF2019Igor Scheuermann.pdfArtigo de conclusão de curso Igor Scheuermannapplication/pdf861813http://localhost:8080/bitstream/riupf/1776/1/PF2019Igor%20Scheuermann.pdf6f801059e785090d5a1b4fa72644529aMD51riupf/17762019-11-27 12:05:39.81oai:localhost: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Repositório InstitucionalPRIhttp://repositorio.upf.br/oai/requestopendoar:16102019-11-27T14:05:39Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
title Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
spellingShingle Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
Scheuermann, Igor
Computação
API
Linguagem R
RESTful
Previsão do tempo
Programação
title_short Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
title_full Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
title_fullStr Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
title_full_unstemmed Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
title_sort Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo
author Scheuermann, Igor
author_facet Scheuermann, Igor
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Hölbig, Carlos Amaral
dc.contributor.author.fl_str_mv Scheuermann, Igor
contributor_str_mv Hölbig, Carlos Amaral
dc.subject.por.fl_str_mv Computação
API
Linguagem R
RESTful
Previsão do tempo
Programação
topic Computação
API
Linguagem R
RESTful
Previsão do tempo
Programação
description Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de RESTful API´s utilizando a linguagem R por meio do pacote plumber. Este pacote possui ferramentas para geração de funções responsivas a requisições WEB e permite que sua execução seja realizada em um servidor. Com o intuito de demonstrar as capacidades deste pacote, alguns testes foram realizados sob um conjunto de dados que contém a previsão do tempo do Brasil gerada pelo CPTEC/INPE. Os testes possibilitaram o acesso a estes dados via uma API´s R, gerando como saída tabelas, gráficos e mapas. Por fim, com o uso do plumber, desenvolvedores em R poderão utilizar-se dessa estratégia para universalizar a forma de consumo dos dados gerados por suas funções.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-11-27T14:05:39Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-11-27
2019-11-27T14:05:39Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-06-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SCHEUERMANN, Igor. Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo. 2019. [14 f]. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2019.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1776
identifier_str_mv SCHEUERMANN, Igor. Mosaico Weather API: desenvolvimento de web API’s em R para acesso a dados de previsão do tempo. 2019. [14 f]. Artigo de conclusão de curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2019.
url http://repositorio.upf.br/handle/riupf/1776
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade de Passo Fundo
dc.publisher.initials.fl_str_mv UPF
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
publisher.none.fl_str_mv Universidade de Passo Fundo
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UPF
instname:Universidade de Passo Fundo (UPF)
instacron:UPF
instname_str Universidade de Passo Fundo (UPF)
instacron_str UPF
institution UPF
reponame_str Repositório Institucional da UPF
collection Repositório Institucional da UPF
bitstream.url.fl_str_mv http://localhost:8080/bitstream/riupf/1776/2/license.txt
http://localhost:8080/bitstream/riupf/1776/1/PF2019Igor%20Scheuermann.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv f4e65a66a9c78bf84e99c734afe49b4c
6f801059e785090d5a1b4fa72644529a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UPF - Universidade de Passo Fundo (UPF)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1798492621609369600