Desarrollo de un aplicativo móvil para el estudiante que desea reforzar sus materias académicas de mediana y/o alta complejidad, una App móvil a través de la cual los estudiantes podrán encontrar profesores calificados en diferentes materias, según ubicación del alumno. Los profesores de PROFES AL TOKE estarán familiarizados con la metodología de las universidades de procedencia de los estudiantes y estarán disponibles las 24 horas del día, con tarifas flexibles y acorde a las necesidades del público siempre y cuando realicen la búsqueda y el pedido con un máximo. Mediante la interconectividad que tiene nuestra aplicación, los alumnos podrán conocer la formación académica, el grado y logros alcanzados de los profesores durante su vida académica y, a su vez, podrán calificar al asesor al término de la clase a fin de llevar una escala de calidad sobre el servicio ofrec...

Esta investigación desarrolla un modelo de predicción de precios de departamentos en Lima utilizando técnicas de Machine Learning (ML), comparando su rendimiento con el modelo tradicional de regresión hedónica. Se aplican tres metodologías: regresión lineal, Árbol de Decisión y XGBoost, usando una base de datos de más de 40,000 observaciones del Banco Central de Reserva del Perú (2014–2024). Los resultados muestran que XGBoost ofrece la mayor precisión predictiva, con menores errores (MAPE, MAE, RMSE) y mayor R², destacando el tamaño del inmueble, número de garajes y ubicación como variables clave. Esta mejora metodológica tiene implicancias directas en la gestión de riesgos del sistema financiero, permitiendo valoraciones más precisas para créditos hipotecarios, inversiones y supervisión regulatoria. El estudio sugiere que el uso de ML puede mejorar sustancialment...