RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Análisis de datos y aprendizaje automático del proceso de admisión de la Universidad Nacional Autónoma Honduras para la región sur del país del 2006 al 2019
A1 Flores Aplicano, Alex Darío
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Análisis de datos
K1 Prueba de admisión
K1 UNAH
AB Toda universidad pública tiene responsabilidades con la sociedad, por lo que debe apuntar su labor a ofrecer el mejor servicio posible al ciudadano[1] proporcionando el recurso humano de más alto nivel académico[2]. Esto se asegura con un proceso de admisión transparente, eficiente, igualitario, de calidad y con equidad[3]. Por ello se analizan los datos recopilados en la etapa de inscripción y realización de la prueba de admisión de la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) en la región sur del país del año 2006 al 2019, utilizando las metodologías de minería de datos SEMMA y CRISP-DM para detectar con anticipación a realizar dicha prueba, los aspirantes vulnerables a no ser admitidos en la universidad.Se comienza por una adaptación de los datos, luego se separan los datos en una parte para la creación del modelo y otra para la validación, para así obtener resultados libres de sesgos siguiendo un esquema de validación cruzada. Se prueban varios algoritmos de clasificación del modelo pertenecientes a las librerías sklearn y xgboost.El mejor modelo obtiene una precisión del 66% con una especificidad del 61% para determinar los aspirantes que no serán admitidos a la UNAH. Además, se adiciona un cuadro de mando para dar seguimiento a los procesos de admisión.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44460
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44460
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024