Este trabajo presenta la aplicación de técnicas de ciencia de datos orientada a la predicción de patrones de deserción estudiantil cuyo caso de estudio corresponde a información estructurada en la UPTC seccional-Duitama. En la aplicación de la ciencia de datos se aplicaró algoritmos especializados para el desarrollo de modelos de predicción y se hace uso del análisis de datos. Adicionalmente, se estructuró un conjunto de datos cuyo contenido ha sido preparado para ser entrenado. El resultado final de la investigación presenta un modelo predictivo obtenido por medio de técnicas de ciencia de datos y que fue validado por varias métricas de calidad que evidencian la calidad del modelo final obtenido.
This work presents the application of data science techniques aimed at the prediction of student dropout patterns whose case study corresponds to structured information in the sectional UPTC-Duitama. In the application of data science, specialized algorithms were applied for the development of prediction models and data analysis is used. Additionally, a data set was structured whose content has been prepared to be trained. The final result of the research presents a predictive model obtained by means of data science techniques and that was validated by several quality metrics that show the quality of the final model obtained.
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