Desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios en términos de aprobación o reprobación de materias utilizando la metodología CRISP-DM

Desarrollo de un modelo de machine learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios en términos de aprobación o reprobación de materias utilizando la metodología CRISP-DM

El presente proyecto de titulación aborda el desarrollo de un modelo de machine learning para la predicción del rendimiento académico de estudiantes universitarios enfocado en la Pontifica Universidad Católica del Ecuador. Este modelo tiene como objetivo práctico el predecir si un estudiante reproba...

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Tamayo Proaño, Sebastián Felipe (author)
Format:	bachelorThesis
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Aprendizaje automático minería de datos estructuras de datos (informática) rendimiento academico adaptive computation and machine learning series aprendizaje automático (inteligencia artificial) - métodos estadísticos
Online Zugang:	https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/40513
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