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Guevara Puente De La Vega, Karim
Sosa Jauregui, Victor Dario
2020-07-20T07:05:38Z
2020-07-20T07:05:38Z
2019
http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/11023
En la actualidad la minería de datos permite brindar información no percibida en grandes volúmenes de información a lo largo de un periodo de tiempo. El objetivo del presente trabajo es utilizar técnicas de minería de datos que permita evaluar el perfil del ingresante de los alumnos de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, para lo cual se recurrió a la construcción de un modelo, denominado Modelo de Evaluación del Perfil del Ingresante. Este modelo fue construido durante el proceso de data Mining, el cual consistió en cinco fases y una vez culminado, paso por cuatro pruebas las cuales evidenciaron su comportamiento a través de cuatro algoritmos distintos correspondientes a la técnica Clustering de Data Mining, lo que sirvió para lograr el propósito de la investigación. Del trabajo se llegó a la conclusión principal de que el diseño de un plan curricular permite garantizar la consolidación del perfil profesional del ingresante, en el caso de estudio, el último plan de estudios denominado Plan de estudios 2016 de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas tiene un 75% de alumnos aprobados en comparación a los planes anteriores, se visualiza entonces que ha habido una mejora progresiva en el tiempo. En la EPIS no se encontró información respecto a la evaluación del perfil del ingresante, aunque si estrategias para su consolidación, por tanto, estos resultados servirán para el análisis y la toma de decisiones por parte de los directivos de la escuela y la Universidad Andina del Cusco, quienes reforzaran estas estrategias en beneficio de la escuela. El desarrollo de la Data Mining para esta investigación, efectivamente permitió encontrar información no percibida, ahora se cuenta con un modelo de evaluación del perfil del ingresante que podrá ser aplicado, con algunos ajustes, al caso de cualquier escuela profesional de la Universidad o de cualquier programa profesional de otras Universidades. (es_PE)
Tesis (es_PE)
application/pdf (es_PE)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Minería de datos (es_PE)
Data Minig (es_PE)
KDD (es_PE)
ETL (es_PE)
Perfil del ingresante (es_PE)
DSS (es_PE)
Plan de estudios (es_PE)
Clustering (es_PE)
Weka (es_PE)
K-means (es_PE)
Canopy (es_PE)
EM (es_PE)
Farthest First (es_PE)
Modelo para la evaluación del perfil del ingresante universitario utilizando técnicas de Data Mining (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Maestría en Ciencias: Ingeniería de Sistemas, con mención en Gerencia en Tecnologías de la Información (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Ciencias: Ingeniería de Sistemas, con mención en Gerencia en Tecnologías de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
29643112
https://orcid.org/0000-0002-2420-8135 (es_PE)
42052681
612337 (es_PE)
Castro Gutiérrez, Eveling Gloria
Guevara Puente de la Vega, Karim
Gonzáles Saji, Freddy Orlando
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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