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Title: Minería de datos avanzados
Advisor(s): Flores Manchego, Julian Manuel
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2019
Institution: Universidad José Carlos Mariátegui
Abstract: El proyecto buscaba reglas que a través de técnicas de Minería de datos se pueda aplicar a la información de los alumnos de la universidad, se utilizó un proceso de “Knowledge Discovery in Database” a los datos, con el objetivo de encontrar conocimiento útil acerca del desempeño de los estudiantes. A través de distintos factores, se logró determinar los atributos con mayor efecto en el rendimiento de los estudiantes, mediante reglas que de manera precisa indiquen las variables influyentes. Se aplicaron enfoques y técnicas de Minería de Datos que permiten el desarrollo de distintos modelos de predicción. Las etapas desarrolladas en los modelos han sido resueltas por el software llamado “WEKA”. Según el modelo, se logró conseguir distintos algoritmos y reglas, dando así la interpretación de los resultados obtenidos. Los resultados son de importancia para influenciar el rendimiento académico de los alumnos y el desempeño del curso, ya que influye en la toma de decisiones acertadas, las cuales serán tomadas en el momento preciso, el conocimiento obtenido puede hacer la diferencia para que un alumno apruebe o desapruebe el curso.
Discipline: Ingeniería de Sistemas e Informática
Grade or title grantor: Universidad José Carlos Mariátegui. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grade or title: Ingeniero de Sistemas e Informática
Juror: Pino Telleria, Ivan Vladimir; Silva Delgado, Otoniel; Jimenez Castilla, Juan Ubaldo
Register date: 15-Dec-2021; 15-Dec-2021



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