Buscar en Google Scholar
Título: Coaching organizacional soportado por Big Data y Machine Learning para mejorar el desempeño laboral en la Universidad Nacional del Altiplano Puno - 2021
Asesor(es): Zanabria Galvez, Aldo Hernan
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 23-jun-2023
Institución: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Resumen: Evaluar el desempeño laboral es una tarea muy importante que debe realizar una institución a sus empleados, para conocer el potencial de sus empleados y también las limitaciones que estas puedan tener. Las organizaciones ó instituciones deben saber aplicar las herramientas adecuadas que nos ofrece la tecnología para el coaching organizacional, es por ello que la presente investigación tiene como objetivo principal, aplicar el Coaching Organizacional soportado por Big Data y Machine Learning para mejorar el desempeño laboral en la Universidad Nacional del Altiplano, el tipo de la investigación es de tipo descriptivo ya que se busca determinar las causas del fenómeno de estudio, y correlacional ya que se descubrirá la relación que existe entre las variables de estudio que son el Coaching Organizacional y el desempeño laboral; El diseño es no experimental de tipo transversal. La población estuvo conformada por 2614 colaboradores entre el personal docente y administrativo, con una muestra 335 colaboradores. Para obtener los resultados se han utilizado los algoritmos de Machine Learning como: Regresión lineal, Regresión Logística y Árbol de Decisiones, en la que se demostró que el algoritmo con mayor precisión es la Regresión Lineal, todo el código ha sido programado en la plataforma Google Colab ejecutando Python, con la programación en la nube podemos utilizar gran cantidad de datos (Big Data) sin presentar problemas de Hardware.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Sosa Maydana, Carlos Boris; Gómez Quispe, Hugo Yosef; Mamani Huacani, Zulema Lilian
Fecha de registro: 22-jun-2023



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons