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dc.contributor.advisorSalinas Flores, Jesús Walter
dc.contributor.authorVega García, Javier Fernando
dc.date.accessioned2020-03-10T13:22:38Z
dc.date.available2020-03-10T13:22:38Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repositorio.urp.edu.pe/handle/URP/2914
dc.description.abstractEn la sociedad actual, el acceso a la educación es un derecho que genera la expectativa de que los estudiantes con un alto rendimiento académico tendrán mejores oportunidades laborales que aquellos con un rendimiento académico normal o inferior. La identificación de oportunidades de mejora educativa es crucial para el desarrollo de la sociedad. El objetivo de esta investigación es efectuar predicciones, mediante el uso de algoritmos de Machine Learning, con la finalidad de identificar con anticipación a los estudiantes que tienen alta probabilidad de obtener un bajo rendimiento académico en cualquiera de los 13 cursos del Programa de Estudios Básicos de la Universidad Ricardo Palma en Perú, y como consecuencia, poder implementar estrategias que los ayude a tener mejores resultados en dichos cursos. Se presenta la implementación, análisis y comparación de tres algoritmos de Machine Learning: Redes Neuronales Artificiales (RNA), Gradient Boosting Machine (GBM) y XGBoosting; con los cuales se pretende determinar el rendimiento académico a través del pronóstico de la cantidad de estudiantes aprobados y desaprobados para cada curso.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es_ES
dc.sourceUniversidad Ricardo Palmaes_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - URPes_ES
dc.subjectRendimiento académicoes_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectRed Neuronal Artificiales_ES
dc.subjectBoostinges_ES
dc.subjectEnsamblees_ES
dc.subjectPronósticoses_ES
dc.titleModelo de pronóstico de rendimiento académico de alumnos en los cursos del programa de estudios básicos de la Universidad Ricardo Palma usando algoritmos de Machine Learninges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencia de los Datoses_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Ricardo Palma. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.programMaestría en Ciencia de los Datoses_ES
thesis.degree.nameMaestro en Ciencia de los Datoses_ES


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