El índice delincuencial ha ido aumentando en los últimos años, evidenciándose un deterioro en el proceso de prevención del delito, ello representa una fuerte preocupación social por el incremento cuantitativo y cualitativo en su peligrosidad, ocasionando una fuerte sensación de inseguridad en los ciudadanos. El análisis de los registros criminales es fundamental en la prevención del delito, porque permite el diseño de políticas y planes de prevención efectivos. En Perú este tipo de análisis se ha realizado históricamente mediante herramientas estadísticas descriptivas básicas, considerando fundamentalmente variables y relaciones primarias. Sin embargo, muchas veces la estadística descriptiva clásica no refleja la verdadera interrelación de las variables y, por lo tanto, el problema real. Este contexto requiere un tratamiento más complejo que obliga a evolucionar en e...

Este proyecto se desarrolló en SELK, una empresa española especializada en suministros industriales. El objetivo principal fue crear un sistema de recomendación y previsión de demanda utilizando Machine Learning para optimizar el proceso de ventas y garantizar un stock mínimo eficiente en la gestión de inventarios. Se implementaron herramientas clave como Python y bibliotecas de Machine learning, empleando algoritmos como Randon Forest para la predicción y Cosine Similarity junto con TfidfVectorizer para recomendación de productos. El modelo mostró un rendimiento prometedor, con métricas de evaluación que evidencian su capacidad para anticipar la demanda y sugerir productos relevantes a los clientes. Aunque el sistema no se desplegará en producción debido a la falta de inversión en recursos, se ha dejado preparado para su futura implementación, lo que permitirá a SELK mej...