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Sistema de recomendación de carreras profesionales para estudiantes de grado 11 en Colombia
| dc.contributor.advisor | Mahecha Nieto, Isabel Andrea | |
| dc.contributor.author | Leiva Tellez, Jeisson Raúl | |
| dc.coverage.spatial | Bogotá D.C. | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-26T23:10:28Z | |
| dc.date.available | 2023-10-26T23:10:28Z | |
| dc.date.issued | 2022-01-27 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10823/7003 | |
| dc.description.abstract | El incremento de la cantidad de datos que se recolectan en cada instante de tiempo hace que las técnicas estadísticas tradicionales sean menos eficientes y difíciles de mantener, sin embargo, durante los últimos 30 años, se han venido madurando técnicas que permiten no solo describir una situación si no también incluso predecir tendencias de consumo entre las personas. Estas técnicas son el resultado de un largo proceso de investigación y desarrollo de productos. La minería de datos es un intento de buscarle sentido a la explosión de información que actualmente puede ser almacenada [1]. Es por esto por lo que en la era de la tecnología y la información los datos se constituyen en el mayor valor para cualquier compañía. El siguiente trabajo pretende explicar el proceso de realización de una propuesta metodológica usando la minería de datos para la orientación vocacional, con el fin de clasificar a los aspirantes a una carrera de pregrado, segmentarlos y con esto poder establecer posibles tendencias de selección satisfactoria de la carrera a seguir y así tener una retención y fidelización dentro del sistema educativo. | spa |
| dc.description.tableofcontents | INTRODUCCIÓN ....... 11 2. Planteamiento del problema... 12 2.1. Justificación... 12 2.2. Problema...... 13 3. OBJETIVOS...... 16 3.1. Objetivo General ... 16 3.2. Objetivos Específicos ... 16 4. Alcance .... 16 5. MARCO REFERENCIAL.... 18 5.1. MARCO CONTEXTUAL... 18 5.2. MARCO CONCEPTUAL… 20 5.2.1. Deserción ... 20 5.2.2. Orientación Vocacional.... 21 5.2.3. Minería de datos .... 22 5.2.4. Fases de la minería de datos.... 24 5.2.5. Investigaciones previas…. 25 6. ESTRATEGIA METODOLÓGICA...... 28 7. PRESENTACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS: APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA CRISP-DM …. 34 7.1. COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO... 34 7.1.1. Objetivos del negocio... 34 8. COMPRENSIÓN DE LOS DATOS.... 37 8.1. Recolección de datos iniciales…. 38 8.3. Exploración de los datos…. 40 8.5. PREPARACIÓN DE LOS DATOS.... 54 9. MODELADO…. 59 10. EVALUACIÓN…. 63 12. CONCLUSIONES... 76 13. TRABAJOS FUTUROS…79 REFERENCIAS .....80 | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.title | Sistema de recomendación de carreras profesionales para estudiantes de grado 11 en Colombia | spa |
| dc.type | materThesis | spa |
| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
| dc.title.translated | Professional career recommendation system for 11th grade students in Colombia | spa |
| dc.subject.proposal | Clasificación | spa |
| dc.subject.proposal | Fidelización | spa |
| dc.subject.proposal | Minería de datos | spa |
| dc.subject.proposal | Orientación vocacional | spa |
| dc.subject.proposal | Retención | spa |
| dc.subject.lemb | Educación superior | spa |
| dc.subject.lemb | Minería de datos | spa |
| dc.subject.lemb | Objetivos de vida | spa |
| dc.description.abstractenglish | The increase in the amount of data that is collected at each instant of time makes traditional statistical techniques less efficient and difficult to maintain. However, during the last 30 years, techniques have been maturing that allow not only to describe a situation. if not also even predict consumption trends among people. These techniques are the result of a long process of research and product development. Data mining is an attempt to make sense of the explosion of information that can currently be stored [1]. This is why in the age of technology and information, data constitutes the greatest value for any company. The following work aims to explain the process of carrying out a methodological proposal using data mining for vocational guidance, in order to classify applicants for an undergraduate career, segment them and with this be able to establish possible trends of satisfactory selection of the career to follow and thus have retention and loyalty within the educational system. | spa |
| dc.subject.keywords | Classification | spa |
| dc.subject.keywords | Loyalty | spa |
| dc.subject.keywords | Data mining | spa |
| dc.subject.keywords | Vocational orientation | spa |
| dc.subject.keywords | Retention | spa |
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| dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería y Diseño e Innovación | spa |
| dc.identifier.instname | instname:Politécnico Grancolombiano | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Alejandría Repositorio Comunidad | spa |
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| dc.identifier.repourl | repourl:http://alejandria.poligran.edu.co | spa |
| dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TM | |
| dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | spa |
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