Clasificación de perfiles académicos mediante técnicas de Machine Learning - Tesis de licenciatura

Aug 5, 2026

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La tesis aborda la necesidad de evaluar y asignar eficazmente estudiantes o perfiles académicos a áreas de conocimiento, con el fin de mejorar la calidad de la enseñanza en el nivel superior. Se aplican técnicas y herramientas computacionales para identificar algoritmos de clasificación que permitan categorizar objetos en clases definidas. El trabajo describe la implementación y el análisis comparativo de algoritmos en Python, empleando tratamiento de datos y Machine Learning, buscando alcanzar una predicción superior al 70% con base en la información disponible.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas50

Tiempo de lectura1 h 17 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Alcance del proyecto

Antecedentes del Proyecto

Objetivo general y específicos del proyecto

Metodología

Infraestructura

Algoritmos de clasificación

Clasificación

Clasificación como quehacer en las Ciencias Computacionales

Toma de decisiones

Toma de decisiones en el marco de las Ciencias Computacionales

Modelado de Procesos

Análisis de los procesos de negocio

Modelo de proceso de negocio para la clasificación de los objetos

Construcción del modelo y predicciones

Exploración y visualización

Selección de atributos

Tratamiento y limpieza

Entrenamiento del modelo y obtención de predicciones

Resultados

Resultados esperados

Impacto Socioeconómico

Conclusiones

Referencias

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Facultad de Ciencias de la Computación Clasificación de perfiles académicos mediantetécnicas de Machine Learning Tesis presentada para obtener el grado de: Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación Presenta: Jimena Paola Cilia Romero Director de Tesis: Dr. María Teresa Torrijos Muñoz Asesor de Tesis: Mtro. Carlos Armando Ríos Acevedo Puebla, Pue., 22 de noviembre de 2024 Resumen La educación superior es la principal encargada de formar profesionales competentes en donde desarrollaran un pensamiento crítico, reflexivo y creativo, teniendo un fuerte impacto económico, laboral y social que incrementa el crecimiento profesional, teniendo mejores condiciones de vida. Asimismo, dota a los estudiantes de las competencias necesarias para que respondan a la evoluciónconstante del mercado laboral. Para ello, es importante tener una planta académicasólida y de calidad que ofrezcan una enseñanza efectiva y significativa en los estudiantes, por eso es necesario evaluar y distribuir eficazmente a las personas en áreas específicas según sus cualidades y dominios, con un impacto significativo en la calidad de enseñanza en el nivel superior. Se aplicaron técnicas y herramientas computacionales para identificar el mejor algoritmo de clasificación que categorizara eficientemente un objeto en unaclase definida de acuerdo con las áreas de conocimiento. En la presente tesis, se explica el proceso de implementación y análisis comparativo de los algoritmos para clasificación codificados en Python, usandotécnicas de tratamiento de los datos y Machine Learning , con el objetivo de alcanzar una predicción arriba del 70% con base en los datos disponibles. Índice general Resumen ................................................................................................................ 2 Alcance del proyecto ............................................................................................ 4 1.1. Antecedentes del Proyecto ....................................................................................... 4 1.2. Objetivo general y específicos del proyecto ........................................................ 4 1.3. Metodología................................................................................................................... 5 1.4. Infraestructura............................................................................................................... 7 Algoritmos de clasificación.................................................................................. 8 2.1. Clasificación ................................................................................................................... 8 2.2. Clasificación como quehacer en las Ciencias Computacionales ................ 10 2.3. Toma de decisiones .................................................................................................. 15 2.4. Toma de decisiones en el marco de las Ciencias Computacionales ......... 17 Modelado de Procesos ....................................................................................... 19 3.1. Análisis de los procesos de negocio .................................................................... 19 3.2. Modelo de proceso de negocio para la clasificación de los objetos........... 23 Construcción del modelo y predicciones ......................................................... 26 4.1. Exploración y visualización ..................................................................................... 27 4.2. Selección de atributos............................................................................................... 28 4.3. Tratamiento y limpieza.............................................................................................. 29 4.4. Entrenamiento del modelo y obtención de predicciones ............................... 34 Resultados ............................................

Preguntas frecuentes

Qué umbral de desempeño busca el trabajo con base en los datos disponibles?

Alcanzar una predicción superior al 70% con base en la información disponible.

Aug 5, 2026

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