La presente investigación titulada “Estudio comparativo de modelos de clasificación de Minería de Datos para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática-UTEA”, tuvo como objetivo principal comparar los modelos de clasificación de minería de datos: Árboles de decisión y K-Vecinos Más Cercanos para predecir el rendimiento académico de los estudiantes en la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática – UTEA. Con una metodología de investigación aplicada, de nivel descriptivo y diseño no experimental de corte transversal. La muestra consistió en 112 estudiantes inscritos en la asignatura de Minería de datos, seleccionados mediante el método no probabilístico e intencional. Se registraron los resultados del desempeño de cada modelo aplicando la técnica de la observaci...