Modelo para predecir la cantidad de graduados de ingeniería de UTN aplicando técnicas de minería de datos

Autores
Carrizo, Claudio; Saldarini, Javier; Ribotta, Gabriela; Cardona, Fernando; Marotti, Juan Ignacio
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Desde la década del 60, la población mundial ha crecido en forma exponencial, este crecimiento ha generado problemas en sistemas energéticos, sanitarios, telecomunicaciones, infraestructura, etc. La ingeniería cumple un factor fundamental para el desarrollo económico y el bienestar social de un país. En el ámbito de la República Argentina, será necesario contar, entre otros, con una mayor cantidad de graduados en carreras de ingeniería para incrementar el desarrollo industrial, la innovación productiva y la expansión económica. En nuestro país, la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) aporta el 42,75% de los ingenieros, por lo que esta cifra la posiciona como una de las principales Universidades formadora de ingenieros de Argentina. El propósito del proyecto consiste en la elaboración de un modelo que permita, por un lado, predecir la cantidad de graduados de carreras de ingeniería en el ámbito de la UTN, y por otro lado, que este mismo modelo permita identificar cuáles son los patrones que determinarán la graduación de estudiantes de ingeniería en un plazo promedio de 8 años. Los resultados de este proyecto representarán un aporte para la gestión académica en lo respecta a la planificación, seguimiento y control de las cohortes de los estudiantes de carreras de ingeniería.
UTN, Facultad Regional San Francisco, PID UTN3936.
Fil: Carrizo, Claudio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Grupo I+D "Base de Datos"; Argentina.
Fil: Saldarini, Javier. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Grupo I+D "Base de Datos"; Argentina.
Fil: Ribotta, Gabriela. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Grupo I+D "Base de Datos"; Argentina.
Fil: Cardona, Fernando. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Grupo I+D "Base de Datos"; Argentina.
Fil: Marotti, Juan Ignacio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Francisco. Grupo I+D "Base de Datos"; Argentina.
Fuente
WICC XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (19°): 325-329. (2017)
Materia
Modelo Predictivo
Minería de Datos
Ingeniería
UTN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-03-19T19:12:16Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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