Aplicación de algoritmos de Machine Learning en la deserción parcial en una universidad privada
dc.contributor.advisor | Guzmán Rea, Omar Stevenson | |
dc.contributor.author | Romero Linares , Elena Geraldine | |
dc.date.accessioned | 2024-10-15T19:47:21Z | |
dc.date.available | 2024-10-15T19:47:21Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo se enfoca en la predicción parcial del primer ciclo relativo del alumno de las carreras de Ingenierías y Ciencias, ya que en este ciclo es donde se encuentra la mayor cantidad de alumnos que pueden repetir sus asignaturas. En muchos casos el alumno puede llegar a repetir una asignatura más de 2 veces. La detección a tiempo puede ayudar que otras áreas que brindan servicios al alumno los puedan atender a tiempo y evitar una posible deserción al siguiente periodo o definitiva. Para realizar la predicción se realiza primero el análisis de los datos, donde el autor se ayuda a crear campos que se pueda obtener un mejor algoritmo, posterior a ello se realiza el tratamiento de los datos donde se quitará los valores nulos y columnas que no son necesarias, como penúltimo paso se realiza la predicción con los algoritmos de machine Leaning y finalmente una comparativa de métricas, para la elección del mejor algoritmo. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier.citation | Romero, E. (2023). Aplicación de algoritmos de Machine Learning en la deserción parcial en una universidad privada. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional deComputación Científica]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12672/23673 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos | |
dc.publisher.country | PE | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
dc.subject | Algoritmos | |
dc.subject | Universidades - América Latina | |
dc.subject | Deserción universitaria | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | |
dc.title | Aplicación de algoritmos de Machine Learning en la deserción parcial en una universidad privada | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
renati.advisor.dni | 44528250 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-2951-2643 | |
renati.author.dni | 72539641 | |
renati.discipline | 611026 | |
renati.juror | Taco Llave, Armando Marcelino | |
renati.juror | Perez Ortiz, Joaquin Omar | |
renati.juror | Guzmán Rea, Omar Stevenso | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | |
sisbib.juror.dni | 23864619 | |
sisbib.juror.dni | 10525884 | |
sisbib.juror.dni | 44528250 | |
thesis.degree.discipline | Computación Científica | |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Computación Científica | |
thesis.degree.name | Licenciada en Computación Científica |
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