Modelo predictivo para determinar la graduación de alumnos de carreras de ingenierías aplicando técnicas de minería de datos

• Autor: Carrizo, Claudio José
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/8724
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/8724
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Formación profesional; Ingeniería; Graduados universitarios; Data mining; Engineering; College graduates; Vocational training; Ingeniería de sistemas / Diseño y métodos; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La ingeniería cumple un rol fundamental en el desarrollo económico y el bienestar social de un país. Por este motivo, en el 2012 el gobierno nacional de Argentina impulsó el “Plan Estratégico de Formación de Ingenieros 2012-2016 (PEFI)”, con el objetivo de incrementar la cantidad de graduados en carreras de ingeniería, en pos de mejorar la industria, la innovación productiva y la expansión económica de dicho país. El propósito del presente trabajo es construir un modelo predictivo a través de técnicas de minería de datos que permita, por un lado, determinar la cantidad de alumnos que pueden graduarse en carreras de ingenierías de UTN Facultad Regional San Francisco, y por otro lado, identificar patrones que puedan incidir en la graduación. Los resultados de este proyecto representarán un aporte a la gestión académica en lo que respecta a la planificación, el seguimiento y el control de las cohortes de alumnos de las carreras de ingeniería.