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Visurraga Agüero, Joel Martin
Mamanchura Lima, Hugo Alejandro
2021-05-10T22:28:34Z
2021-05-10T22:28:34Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.12692/59922
El Objetivo de la investigación busca determinar la incidencia de la variable independiente Machine Learning en el proceso de servicio estudiantil en el Servicio Nacional de Adiestramiento en Trabajo Industrial - Senati, Lima-2020, utilizando el método de investigación de tipo Básica, con diseño Causal determinando incidencia entre las variables de investigación. La población que se considero fue de 415 estudiantes, se aplicó un muestreo no probabilístico simple con una muestra de 199 estudiantes, el procedimiento de recolección de datos fue a través de la técnica de encuesta mediante el instrumento de cuestionario, para la confiabilidad se utilizó el coeficiente de alfa de Cronbach cuyo resultado fue de: 0.834 y por último para el examen inferencial de los datos se utilizó el Coeficiente de regresión ordinal concluyo la investigación el cual permitirá identificar alternativas de modelos determinísticos de los estudiantes en riesgo de desertar tomando en consideración que existe factores propios de los estudiantes el cual representa el objetivo de la investigación que busca contribuir al proceso de predecir la deserción de estudiantes a través de un estudio general de factores de servicios administrativos y pedagógicos. (en_US)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Machine learning (es_PE)
Sistemas de información y comunicaciones (es_PE)
Estudiantes - servicio (es_PE)
Machine learning y su incidencia en el proceso de servicio estudiantil en el servicio nacional de adiestramiento en trabajo industrial-Senati, Lima - 2020 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado (es_PE)
Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Información (es_PE)
Maestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
10192315
https://orcid.org/0000-0002-0024-668X (es_PE)
08154647
612427 (es_PE)
Esquivel Castillo, Luis Alejandro
Flores Zafra, David
Visurraga Agüero, Joel Martin
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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