Aplicación de algoritmos de Machine Learning en la deserción parcial en una universidad privada

• Autor: Romero Linares , Elena Geraldine
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/23673
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/23673
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Universidades - América Latina; Deserción universitaria; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

El presente trabajo se enfoca en la predicción parcial del primer ciclo relativo del alumno de las carreras de Ingenierías y Ciencias, ya que en este ciclo es donde se encuentra la mayor cantidad de alumnos que pueden repetir sus asignaturas. En muchos casos el alumno puede llegar a repetir una asignatura más de 2 veces. La detección a tiempo puede ayudar que otras áreas que brindan servicios al alumno los puedan atender a tiempo y evitar una posible deserción al siguiente periodo o definitiva. Para realizar la predicción se realiza primero el análisis de los datos, donde el autor se ayuda a crear campos que se pueda obtener un mejor algoritmo, posterior a ello se realiza el tratamiento de los datos donde se quitará los valores nulos y columnas que no son necesarias, como penúltimo paso se realiza la predicción con los algoritmos de machine Leaning y finalmente una comparativa de métricas, para la elección del mejor algoritmo.