Construcción de un modelo para diagnosticar y pronosticar el rendimiento académico de los estudiantes del proyecto curricular de ingeniería catastral de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, utilizando series de tiempo y machine learning.

Fuentes López, Héctor JavierGalvis Berrio, John Felipe2022-10-242022-10-242022-06-24http://hdl.handle.net/11349/30365Este documento presenta la investigación para la construcción de un modelo de diagnóstico y pronostico del rendimiento académico del proyecto curricular de Ingeniería Catastral utilizando las herramientas series de tiempo y Machine Learning. Se documenta un análisis de los resultados obtenidos en las investigaciones preliminares. La finalidad es conocer las características generales del alumno y las motivaciones para el abandono de la carrera de Ingeniería, de esta forma poder pronosticar qué procesos o actividades se pueden mejorar con el paso del tiempo para mejorar el rendimiento académico del estudiante. Consecuentemente, se evaluará y determinará el aporte de las series de tiempo y el aprendizaje automático para llegar a resultados estadísticos de datos con resultados fiables y efectivos para la toma de decisiones.This document presents the research for the construction of a diagnostic and prognostic model of the academic performance of the Cadastral Engineering curricular project using the tools of time series and Machine Learning. An analysis of the results obtained in the preliminary investigations is documented. The purpose is to know the general characteristics of the student and the motivations for abandoning the Engineering career, in this way to be able to predict which processes or activities can be improved over time to improve the student's academic performance. Consequently, the contribution of time series and machine learning will be evaluated and determined to arrive at statistical data results with reliable and effective results for decision making.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/PythonMontecarloRendimiento académicoSeries de tiempoConstrucción de un modelo para diagnosticar y pronosticar el rendimiento académico de los estudiantes del proyecto curricular de ingeniería catastral de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, utilizando series de tiempo y machine learning.masterThesisMaestría en Ingeniería Industrial - Tesis y disertaciones académicasRendimiento académico - Procesamiento de datosAnálisis de series de tiempoAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Python (Lenguaje de programación de computadores)OpenAccessConstruction of a model to diagnose and forecast the academic performance of the students of the cadastral engineering curricular project of the Francisco José de Caldas District University, using time series and machine learning.PythonMontecarloTime SeriesBig dataMachine learningAcademic performanceAbierto (Texto Completo)