Determinar el mejor algoritmo de ciencia de datos para una planificación académica automatizada para las IES del Ecuador
| dc.contributor.advisor | Pincay Nieves, Jhonny Vladimir | |
| dc.contributor.author | Hernández Toazo, Héctor Giovanny | |
| dc.date.accessioned | 25/01/2024 10:09 | |
| dc.date.available | 25/01/2024 10:09 | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Después de la pandemia las instituciones de educación superior apoyados por los órganos de control del Ecuador, han adoptado diferentes modelos y componentes de enseñanza denominados Sincrónico donde el estudiante a través de la tecnología puede unirse a las clases virtuales en tiempo real desde cualquier parte del mundo; Asincrónico, cuando el estudiante a través de una plataforma LMS (Sistema de Gestión de Aprendizaje), puede estudiar a cualquier hora con el material disponible en el sistema; y el último componente de aprendizaje es el Presencial, que permite que el alumno vaya a una interacción directa con el profesor.Con el avance de la tecnología, cada momento se genera volúmenes de datos de forma digital, y que mejor, utilizar la técnicas y algoritmos aprendidos en esta maestría de ciencia de datos, para aplicar en las diferentes etapas que con lleva la planificación académica.En el proceso de este trabajo se realizará entrevistas a los encargados de la planificación institucional y académica, con el fin de entender los pasos y metodologías que utilizan en la construcción de esta tarea que deben hacerlo a inicios de cada periodo académico, se modelara las tablas necesarias para que la información pueda ser tabulada e importada a las herramientas de Python.Una vez que se termine de modelar y entender, se llevará a Jupyter Notebook el conjunto de datos, para a través de modelos y técnicas de minería de datos pronosticar la oferta distributivo y horario académico. | |
| dc.id.advisor | 0927131458 | |
| dc.id.author | 1712741071 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/41112 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | PUCE - Quito | |
| dc.subject | Inteligencia artificial | |
| dc.subject | Aprendizaje automático supervisado | |
| dc.subject | Algoritmos | |
| dc.subject | Modelos logísticos | |
| dc.title | Determinar el mejor algoritmo de ciencia de datos para una planificación académica automatizada para las IES del Ecuador |