[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-126237-es":3,"doc-seo-126237-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":85},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},126237,2336475104042,"Skyler","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c32af1715be0?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786537525561427321",41,"Investigación e Informes","Clasificación de perfiles académicos mediante técnicas de Machine Learning - Tesis de licenciatura","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.","Benemérita Universidad Autónoma de Puebla  \nFacultad de Ciencias de la Computación  \nClasificación de perfiles académicos mediantetécnicas de Machine Learning  \nTesis presentada para obtener el grado de: Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación  \nPresenta: Jimena Paola Cilia Romero  \nDirector de Tesis: Dr. María Teresa Torrijos Muñoz  \nAsesor de Tesis: Mtro. Carlos Armando Ríos Acevedo  \nPuebla, Pue., 22 de noviembre de 2024  \nResumen  \nLa 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.  \nSe 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.  \nEn 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.  \nÍndice general  \nResumen ................................................................................................................ 2  \nAlcance del proyecto ............................................................................................ 4  \n1.1. Antecedentes del Proyecto ....................................................................................... 4  \n1.2. Objetivo general y específicos del proyecto ........................................................ 4  \n1.3. Metodología................................................................................................................... 5  \n1.4. Infraestructura............................................................................................................... 7  \nAlgoritmos de clasificación.................................................................................. 8  \n2.1. Clasificación ................................................................................................................... 8  \n2.2. Clasificación como quehacer en las Ciencias Computacionales ................ 10  \n2.3. Toma de decisiones .................................................................................................. 15  \n2.4. Toma de decisiones en el marco de las Ciencias Computacionales ......... 17  \nModelado de Procesos ....................................................................................... 19  \n3.1. Análisis de los procesos de negocio .................................................................... 19  \n3.2. Modelo de proceso de negocio para la clasificación de los objetos........... 23  \nConstrucción del modelo y predicciones ......................................................... 26  \n4.1. Exploración y visualización ..................................................................................... 27  \n4.2. Selección de atributos............................................................................................... 28  \n4.3. Tratamiento y limpieza.............................................................................................. 29  \n4.4. 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