Aplicación de las ciencias de datos para segmentación de estudiantes en una IES

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dc.contributor.advisorOrtíz Navarrete, Miguel Dimitri
dc.contributor.authorCaiza Iza, Pablo Giovanny
dc.date.accessioned2025-07-17T17:55:51Z
dc.date.available2025-07-17T17:55:51Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEn este estudio de segmentación de estudiantes para una Institución de Educación Superior se utilizó técnicas avanzadas de ciencia de datos para determinar patrones en la información de matrículas de los estudiantes de los últimos 5 años, se utilizaron algoritmos de agrupación como K-Means, K-Modes, K-Prototypes, DBSCAN y un algoritmo Hibrido Neuronal Autoencoder + Kmodes para determinar cuál es el mejor modelo para definir patrones en el contexto educativo, el algoritmo K-Prototypes fue el mejor modelo seleccionado para las variables académicas y demográficas que se utilizaron con un rendimiento del 60% evaluado con el coeficiente de silueta y la distancia de hamming. Se utilizó la metodología CRISPDM para guiar el proceso de ciencia de datos, sus fases permitieron el análisis de toda la data y permitió encontrar segmentos representativos dentro de la información, del modelo elegido se identificaron insights muy valiosos que se presentó en el análisis de resultados y que permitió desarrollar e implementación de estrategias educativas derivadas del análisis de las variables involucradas, lo que representó a la institución una oportunidad de mejora y personalización el servicio educativo.
dc.id.advisor1707998801
dc.id.author1717356586
dc.identifier.other14720
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/46311
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectSegmentación de estudiantes
dc.subjectCiencia de datos
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectMetodología CRISP-DM
dc.subjectAnálisis de datos
dc.titleAplicación de las ciencias de datos para segmentación de estudiantes en una IES
dc.typemasterThesis
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Trabajo de Titulación - Maestría / Caiza Iza Pablo Giovanny
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science