Aplicación de analítica de datos en espacios de educación superior
- Autores
- Illescas, Gustavo; Todorovich, Elías; Aciti, Claudio; Rodríguez, Guillermo Horacio; Silvestrini, María Pía
- Año de publicación
- 2022
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El objetivo de esta investigación es realizar una Analítica de datos para la toma de decisiones sobre la información disponible en bases de datos de educación superior, en particular la información vinculada a la unidad académica donde se radica este proyecto (Facultad de Cs. Exactas, UNCPBA). El foco principal de análisis estará puesto sobre los procesos de ingreso, permanencia y egreso, como así también en el estudio y aplicación de las técnicas subyacentes dentro de las aplicaciones de Big Data y Machine Learning. Las instituciones de educación superior por naturaleza son generadoras de grandes volúmenes de datos que por lo general son de uso administrativo. Sin embargo, esas bases de datos contienen una riqueza de información para la toma de decisiones que proponemos explorar y aprovechar según lo expresado en nuestra propuesta.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Analítica de datos
Educación superior
Indicadores
Optimización - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/145097
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Aplicación de analítica de datos en espacios de educación superiorIllescas, GustavoTodorovich, ElíasAciti, ClaudioRodríguez, Guillermo HoracioSilvestrini, María PíaCiencias InformáticasAnalítica de datosEducación superiorIndicadoresOptimizaciónEl objetivo de esta investigación es realizar una Analítica de datos para la toma de decisiones sobre la información disponible en bases de datos de educación superior, en particular la información vinculada a la unidad académica donde se radica este proyecto (Facultad de Cs. Exactas, UNCPBA). El foco principal de análisis estará puesto sobre los procesos de ingreso, permanencia y egreso, como así también en el estudio y aplicación de las técnicas subyacentes dentro de las aplicaciones de Big Data y Machine Learning. Las instituciones de educación superior por naturaleza son generadoras de grandes volúmenes de datos que por lo general son de uso administrativo. Sin embargo, esas bases de datos contienen una riqueza de información para la toma de decisiones que proponemos explorar y aprovechar según lo expresado en nuestra propuesta.Red de Universidades con Carreras en Informática2022-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf662-666http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/145097spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-48222-3-9info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/142555info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T17:17:55Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/145097Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:17:55.978SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El objetivo de esta investigación es realizar una Analítica de datos para la toma de decisiones sobre la información disponible en bases de datos de educación superior, en particular la información vinculada a la unidad académica donde se radica este proyecto (Facultad de Cs. Exactas, UNCPBA). El foco principal de análisis estará puesto sobre los procesos de ingreso, permanencia y egreso, como así también en el estudio y aplicación de las técnicas subyacentes dentro de las aplicaciones de Big Data y Machine Learning. Las instituciones de educación superior por naturaleza son generadoras de grandes volúmenes de datos que por lo general son de uso administrativo. Sin embargo, esas bases de datos contienen una riqueza de información para la toma de decisiones que proponemos explorar y aprovechar según lo expresado en nuestra propuesta. |
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