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

Descripción del Articulo

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 car...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
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description 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.
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