Desarrollo de una Plataforma de Asignación de Tareas Basada en Machine Learning para Desarrolladores Junior - Opción de Trabajo de grado Seminario-Diplomado

Aug 3, 2026

El trabajo desarrolla una plataforma orientada a mejorar la asignación de tareas en entornos de desarrollo de software, dirigida a desarrolladores junior. Integra técnicas de Machine Learning desde fundamentos teóricos hasta implementación práctica, incluyendo análisis de requisitos, selección y preparación de datos, y construcción de modelos para predecir y asignar tareas según criterios como habilidad, experiencia y áreas de interés. La propuesta incorpora aprendizaje basado en módulos previos y una consideración explícita de ética, responsabilidad, gestión de datos y privacidad, para asegurar decisiones confiables. El resultado optimiza la asignación y funciona como herramienta de aprendizaje continuo, favoreciendo el crecimiento profesional y la mejora mantenida.

IdiomaSpanish

CategoríaTecnología

FormatoPDF

Páginas21

Tiempo de lectura32 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Palabras clave

Marco conceptual y contextual

Conceptos y Definiciones Clave

Machine Learning (ML)

Desarrollador Junior

Asignación de Tareas

Contexto del Trabajo

Desarrollo e implementación del aprendizaje

Análisis y Preparación de Datos

Comparación con el Mercado

Análisis de las Competencias

Desarrollo de Modelos de Machine Learning

Códigos de aplicación del modelo

Implementación y Pruebas de la Plataforma

Configuración del Entorno de Implementación

Pruebas Funcionales y de Usuario

Validación de Modelos

Documentación y Entrega

Mejora y Mantenimiento Continuo

Análisis Ético y Responsabilidad en IA

Introducción al Análisis Ético

Responsabilidad en la Implementación de la IA

Gestión de Datos y Privacidad

Análisis de Casos y Resolución de Conflictos

Compromiso con la Mejora Continua

Conclusiones y Recomendaciones

Conclusiones

Referencias

Desarrollo de una Plataforma de Asignación de Tareas Basada en Machine Learning para Desarrolladores Junior. Corporación Universitaria Remington. Ingeniería de Sistemas. Tecnología en Desarrollo de Software. Alejandro Pérez Lezama. Juan Pablo Velez Uribe. Opción de Trabajo de grado Seminario-Diplomado. 2023. Tabla de Contenidos Resumen...........................................................................................................................................3 Palabras clave ................................................................................................................................3 Marco conceptual y contextual ........................................................................................................3 Conceptos y Definiciones Clave ................................................................................................4 Machine Learning (ML) ........................................................................................................4 Desarrollador Junior.............................................................................................................4 Asignación de Tareas ..........................................................................................................4 Contexto del Trabajo..................................................................................................................4 Desarrollo e implementación del aprendizaje ..................................................................................4 Análisis y Preparación de Datos................................................................................................4 Comparación con el Mercado..............................................................................................7 Análisis de las Competencias........................................................................................... 10 Desarrollo de Modelos de Machine Learning......................................................................... 10 Códigos de aplicación del modelo .................................................................................... 11 Implementación y Pruebas de la Plataforma ......................................................................... 14 Configuración del Entorno de Implementación ................................................................ 14 Pruebas Funcionales y de Usuario .................................................................................. 15 Validación de Modelos...................................................................................................... 15 Documentación y Entrega ................................................................................................ 15 Mejora y Mantenimiento Continuo .................................................................................... 16 Análisis Ético y Responsabilidad en IA .................................................................................. 16 Introducción al Análisis Ético ............................................................................................ 16 Responsabilidad en la Implementación de la IA .............................................................. 16 Gestión de Datos y Privacidad ......................................................................................... 16 Análisis de Casos y Resolución de Conflictos ................................................................. 17 Compromiso con la Mejora Continua ............................................................................... 18 Conclusiones y Recomendaciones .................................................................................. 18 Conclusiones .................................................................................................................................. 18 Referencias ........................................................

Preguntas frecuentes

Qué problema busca resolver la plataforma para desarrolladores junior?

Mejorar la asignación de tareas en entornos de desarrollo de software para que el trabajo asignado se ajuste al nivel del desarrollador junior y apoye su aprendizaje y crecimiento profesional.

Cómo usa la plataforma el Machine Learning para asignar tareas?

Analiza requisitos, prepara conjuntos de datos y desarrolla modelos de Machine Learning para predecir y asignar tareas con base en criterios como habilidad, experiencia previa y áreas de interés del desarrollador.

Qué aspectos éticos y de privacidad se consideran en la solución?

Se incorpora un análisis ético de la IA, la responsabilidad en la implementación, y la gestión de datos y privacidad, además de revisión de casos y resolución de conflictos para sostener la mejora continua.

Aug 3, 2026

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