Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/92382
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dc.contributor.advisorOrizaga Trejo, José Antonio
dc.contributor.advisorMartínez Vargas, Martha Patricia
dc.contributor.advisorSalazar Linares, Pablo
dc.contributor.authorLuis Ricardo, Amaya Zendejas
dc.date.accessioned2023-06-18T21:43:06Z-
dc.date.available2023-06-18T21:43:06Z-
dc.date.issued2022-12-01
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/92382-
dc.description.abstractEste proyecto plantea la creación de un modelo de selección de carrera y universidad innovador, con el uso de herramientas de tecnologías de la información y ciencia de datos tales como minería de datos, aprendizaje automático, y visualización de datos. Actualmente el resultado de este modelo tradicional es un alto índice de deserción académica, al utilizar este nuevo modelo se pretende sentar un precedente hacía un nuevo sistema el cual permita a los alumnos, universidades y profesionistas la implementación de dichas herramientas en la toma de decisiones en un campo como la educación. Hay muchas problemáticas que hasta este punto no se habían planteado resolver o que no tenían una solución debido a la falta de integración de la tecnología en diferentes campos o industrias, el resultado es un rezago en el desarrollo de las mismas soluciones y por ende bienestar social. Con la integración mencionada de ciencia de datos y la aplicación de técnicas y procesos como Data Mining o minería de datos, así como uso y aplicación de algoritmos de Machine Learning o aprendizaje automático, se pretender dar uso a los datos de diversas industrias y transformarlos en información que posteriormente sirva para la toma de decisiones y lograr el desarrollo esperado. Con lo dicho anteriormente, este estudio tiene la intención de aplicar la ciencia de datos a una problemática que hace tiempo afecta a la población tanto de México como el mundo y para la que no hay una solución integral que pueda resolverla de forma conjunta
dc.description.tableofcontentsÍndice de tablas Introducción Capítulo I. Problemática y/o contexto del problema 1.1 Planteamiento del problema 1.2 Pregunta de investigación: 1.3 Hipótesis 1.4 Objetivo de la investigación 1.4.1 Objetivo General 1.4.2 Objetivos específicos 1.5 Alcance 1.6 Justificación Capitulo II. Marco teórico conceptual 2.1 Antecedentes de la investigación 2.2 Marco Conceptual 2.2.1 Marco Social 2.2.2 Marco Económico 2.2.3 Marco Tecnológico 2.2.4 Marco Demográfico 2.3 Bases Teóricas 2.3.1 Base teórica de ciencia de datos 2.3.2 Base teórica de Psicología Capitulo III. Contexto metodológico. 3.1 Naturaleza de la investigación. 3.1.1 Enfoques 3.2 Modelo metodológico 3.3 Estudio estadístico 3.3.2 Almacenamiento y limpieza de datos 3.3.3 Análisis Exploratorio de los datos 3.3.4 Determinantes de la investigación 3.3.6 características del modelo de machine learning Capítulo IV. Resultados y discusión o análisis 4.1 Propuesta de solución 4.2 Resultados 4.3 Conclusiones de la investigación Bibliografía
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectalgoritmos De Aprendizaje
dc.subjectModelo
dc.subjectAlumnos
dc.titlePropuesta de un modelo para la selección de estudios profesionales mediante el uso de algoritmos de clasificación de aprendizaje automático.
dc.typeTesis de Maestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderLuis Ricardo, Amaya Zendejas
dc.coverageZAPOPAN, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIA DE LOS DATOS
dc.degree.departmentCUCEA
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIA DE LOS DATOS
dc.contributor.directorSoto Sumuano, Jesús Leonardo
dc.contributor.codirectorCendejas Valdez, José Luis
Aparece en las colecciones:CUCEA

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