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dc.contributor.advisorGómez Morantes, Juan Erasmo
dc.contributor.authorVergara Aguilar, Sara Isabela
dc.contributor.authorNuñez Gonzalez, Pablo Miguel
dc.contributor.authorCortes Peña, Edward Andres
dc.date.accessioned2021-12-14T13:42:44Z
dc.date.accessioned2023-05-11T16:02:19Z
dc.date.available2021-12-14T13:42:44Z
dc.date.available2023-05-11T16:02:19Z
dc.date.created2021-12-06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/102679
dc.description.abstractEl presente trabajo de grado consiste en desarrollar una herramienta de inteligencia de negocios para el Departamento de Ingeniería de Sistemas de la Pontificia Universidad Javeriana el cual facilite la toma de decisiones en la programación de las asignaturas que se deben ofertar al inicio de cada semestre. La solución planteada se enfoca en reducir el tiempo que conlleva realizar todo este proceso. Haciendo uso de la información proporcionada por la universidad se recopila una data procedente de los últimos 5 años; a estos datos se los somete a un proceso de transformación y optimización para poder implementar los modelos analíticos predictivos que permitan identificar las asignaturas que se deben programar según la demanda de estudiantes cada semestre. Los resultados se presentarán mediante un tablero de control visualizando las materias y el aproximado de cupos necesarios por cada uno.spa
dc.description.sponsorshipNospa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia de negocio
dc.subjectSVM
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectAlgoritmos de predicción
dc.titleSistema de recomendación piloto para programación de clases del departamento de ingeniería de sistemas en la Pontificia Universidad Javerianaspa


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