Danice D. Cano-Barrón1, Humberto
J. Centurión-Cardeña1 y Walter M. Manzanilla Yuit1
1Tecnológico Nacional de México. Instituto Tecnológico Superior de Motul, Carretera
Mérida-Motul, Tablaje Catastral 383 C.P. 97430
Autor de contacto: danice.cano@itsmotul.edu.mx;
humberto.centurion@itsmotul.edu.mx; walter.manzanilla@itsmotul.edu.mx
RESUMEN
En este siglo el acceso a grandes volúmenes que se almacenan
en bases de datos resulta de gran importancia para interpretar la información y
el conocimiento de los datos distribuidos por todo el mundo. De aquí que las
estrategias orientadas no sólo al almacén eficiente sino a la búsqueda de
patrones relacionados con los datos dentro de ellas se han convertido en un
área importante de desarrollo tecnológico. La deserción de estudiantes
universitarios es un problema particularmente serio en instituciones educativas
públicas, por lo que el análisis de las diversas variables es importante para
poder contar con un modelo lo más amplio posible y que realmente permita la
predicción efectiva del comportamiento académico de los estudiantes, a la par
de poder generar programas realmente eficientes que coadyuven a la permanencia
y a un mejor desempeño académico. Este trabajo usa Weka para analizar de manera
inicial algunos de los indicadores que se incluyen en las encuestas de ingreso
de CENEVAL a los aspirantes de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Palabras clave:
Minería de datos / deserción / Weka / Python
Para citar:
Cano-Barrón, D.D., Centurión-Cardeña, H.J. y Manzanilla Yuit, W.M.
(2018). Minería de datos y perfil de ingreso en ingeniería. Revista del Centro de Graduados e Investigación. Instituto Tecnológico
de Mérida, 33(74),70-75
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