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dc.contributor.advisorHenry Osortoes_ES
dc.contributor.authorWilliam Josué Caballero Cácereses_ES
dc.contributor.authorMelissa Alejandra Cabrera Burgoses_ES
dc.date.accessioned2023-12-09T15:13:26Z
dc.date.available2023-12-09T15:13:26Z
dc.date.issued2023-12-04
dc.identifier.urihttps://repositorio.unitec.edu/xmlui/handle/123456789/12878
dc.description.abstractEsta investigación se realizó con el objetivo de implementar un modelo predictivo para identificar los estudiantes con riesgo de deserción de un periodo académico a otro en la Universidad Tecnológica Centroamericana (UNITEC) en estudiantes de pregrado de las ciudades de Tegucigalpa y San Pedro Sula. En el estudio se realizaron procesos de análisis de datos, procesamiento de datos como limpiezas y transformaciones, se entrenó el algoritmo de aprendizaje y se evaluaron los resultados en función de cada uno de los indicadores de eficiencia, una vez realizado el entrenamiento se llevó a cabo el proceso de implementación, todo ello con el fin de que el modelo predictivo sea una alerta temprana para la universidad para mitigar la deserción, mejore el enfoque de esfuerzos y recursos y aumente los índices de retención.es_ES
dc.formatPDFes_ES
dc.languageEspañoles_ES
dc.publisherUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.sourceUniversidad Tecnológica Centroamericana UNITECes_ES
dc.subjectAlgoritmo de aprendizajees_ES
dc.subjectAprendizaje Automáticoes_ES
dc.subjectDeserciónes_ES
dc.titleImplementación de modelo predictivo para identificar deserción estudiantil en UNITECes_ES
dc.typeThesises_ES
dc.description.abstractenglishThis research was conducted with the aim of implementing a predictive model to identify students at risk of dropping out from one academic period to another at the Universidad Tecnológica Centroamericana (UNITEC) among undergraduate students in the cities of Tegucigalpa and San Pedro Sula. The study involved data analysis processes, data preprocessing such as cleaning and transformations, training of the learning algorithm, and evaluation of results based on each of the efficiency indicators. Once the training was completed, the implementation process was carried out, all with the goal of making the predictive model an early alert for the university to mitigate dropout, improve the focus of efforts and resources, and increase retention rates.es_ES
dc.coverageTegucigalpa, Francisco Morazán, Hondurases_ES
dc.catalogadorDennis Cálixes_ES
dc.facultyFacultad de Postgradoes_ES
dc.thesis.degreenameMaestría en Analítica de Negocioses_ES
dc.codigocarreraM-40es_ES
dc.thesis.degreelevelPostgradoes_ES
dc.disciplineAdministración y Negocios / Business and Managementes_ES
dc.ddc306.88 C112es_ES
dc.campusUNITEC TGUes_ES
dc.collectionTesis de Postgradoes_ES
dc.date.terna2023-11-02


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