Propuesta de diseño de un modelo de machine learning para estimar costos en proyectos de software - Rojas Pecho, Percy Ysaias (2023)
Esta tesis propone la utilización de técnicas de Analítica de negocios y Analítica Predictiva para solucionar la problemática actual de la empresa Gimalca S.A. con respecto a la estimación de costos de los proyectos liderados por parte de los jefes de proyectos, los cuales han presentado inconvenientes en el alcance, estimación y otras razones, esto ha conllevado a que se generen perdidas por S/ 1.25MM, de los cuales S/ 0.45MM corresponden a errores en la estimación, lo cual no es aceptable por parte de la empresa. Asimismo, como parte del trabajo de investigación, se propone el uso de la metodología CRISP-DM para la implementación de la solución analítica orientada a estimar los costos de los diferentes proyectos que evalúa la empresa, el uso de la metodología se recomienda por la integración que se tiene entre los objetivos del negocio y la minería de datos. La solución propone la elaboración de modelos predictivos que permitan resolver esta problemática, para lo cual se han trabajado 4 modelos con la herramienta de Google Colab, que hace uso del lenguaje de programación Python, aplicando algoritmos de Regresión Lineal Múltiple, SVR (Support Vector Regression), Redes Neuronales y Redes Bayesianas, siendo el algoritmo de Redes Neuronales el que presento mejores resultados. Por lo que, se ha comprado que a través de modelos predictivos es posible predecir el costo real asociado a un proyecto, lo cual permitirá generar valor para la empresa. Asimismo, la tesis propone los lineamientos necesarios para que Gimalca S.A. aplique de manera exitosa la metodología CRISP-DM.