Maestría en Ciencias de Datos

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Browsing Maestría en Ciencias de Datos by Subject "MÁQUINAS DE SOPORTE VECTORIAL (SVM)"

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    Análisis Predictivo De La Deserción Estudiantil De La Universidad Técnica De Cotopaxi, Utilizando Técnicas De Machine Learning Mediante Aprendizaje Supervisado, Para La Toma De Decisiones Oportunas
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-04-01) Vera Machuca, Carlos Alberto; Tapia Cerda, Verónica del Consuelo
    La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de Machine Learning mediante aprendizaje supervisado para identificar las variables que tienen mayor influencia en la deserción estudiantil en la Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC) durante el periodo académico octubre 2024 – febrero 2025. La hipótesis propuesta busca alcanzar una confiabilidad superior al 90% en la predicción, lo que se logra con un 93.06% de precisión mediante el uso de algoritmos como Random Forest y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Estos resultados proponen estrategias de intervención temprana basadas en datos para mejorar las tasas de retención estudiantil. El estudio se basa en datos académicos, socioeconómicos y demográficos recolectados a través de una encuesta web implementada con Django y SQLite, dirigida a estudiantes de los primeros ciclos de la UTC. Los modelos predictivos fueron entrenados y evaluados utilizando herramientas como Google Colab, Python y bibliotecas como Scikit-Learn, Pandas y Matplotlib, validando su desempeño con métricas como la matriz de confusión y la división de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Los hallazgos obtenidos destacan que los factores socioeconómicos son los que más influyen en la deserción estudiantil. Además, el enfoque metodológico ágil adoptado en el desarrollo del modelo predictivo convierten la presente propuesta en una referencia significativa para futuras investigaciones relacionadas con el uso de inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo.