Personal trainer
This project provides tools for a personal trainer managing multiple people. It automates data collection, reports, analytics and more.
Workflow
- Input datos
- Parámetros secundarios
- Macro y Mesociclos
- Plan de alimentación
- Plan de ejercicio
- Seguimiento semanal
- Seguimiento bisemanal
- Report final de fase
- Corregir/adaptar plan sobre la marcha
- Report final de tratamiento
- Encuesta de satisfacción
Finished tools
Generate personal data with secondary parameters
Data from google forms (name, age, sex, weight, height, current state, goals, preferences...) + bioparameters (BMR, BMI...) as can be seen in personal_data_example.csv
.
Generate exercise plan from simple description in .yml
The trainer defines a simple exercise plan like in exercise_plan_input_example.yml
(you can validate it with https://yaml-online-parser.appspot.com/) and the program generates a full training & tracking plan like in exercise_data_example.csv
.
Planned Tools
- Preguntar datos de input [gform]
- Exportar datos de Input a csv [pandas]
- Generar parámetros secundarios [python]
- Guardar datos a perfil (formato json) [json]
- Generar mesociclos [python]
- Generar plan de ejercicio a partir de json de input [json]
- Generar plan de ejercicio a partir de str [python]
- Preguntar seguimiento semanal [gform]
- Generar seguimiento semanal a partir de input [pandas]
- Preguntar seguimiento bisemanal [gform]
- Generar seguimiento bisemanal a partir de input [pandas]
- Preguntar feedback mesociclo [gform]
- Generar report final de mesociclo [pandas]
- Generar report final de tratamiento [pandas]
Advanced functionalities
- Clasificar cliente a partir de datos de input y parámetros secundarios [clustering]
- Autogenerar plan de ejercicio [cluster -> hausdorff distance]
- Predecir fases a partir de clasificación [cluster -> hausdorff distance // modal sequence]
- Predecir seguimiento semanal a partir de clasificación [cluster -> hausdorff distance // LSTMs // LLMs]
- Predecir report final de fase a partir de clasificación [cluster -> hausdorff distance // LSTMs // LLMs]
- Predecir report final de tratamiento [cluster -> hausdorff distance // LSTMs // LLMs]