Browsing by Author "Navarro Peláez, Raúl"

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    Un estado actual sobre ciencia de datos y Big Data
    (Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2020-10) Carrizo, Claudio; Cardona, Fernando; Navarro Peláez, Raúl; Racca, Sofía; Barrera, Facundo Hernan; Vaca, Pablo
    Actualmente existe un creciente interés en las organizaciones por extraer información y producir conocimiento a partir de la cantidad masiva de datos creados diariamente (Fayyad et al., 2017). La disponibilidad de Big Data permite a las organizaciones de todas las industrias aprovechar el análisis de datos, con el fin de extraer conocimiento procesable que puede utilizarse para la toma de decisiones y predicciones comerciales sólidas (Molina-Solana, M. et al., 2017). Al utilizar Big Data, el análisis empresarial abre el potencial predictivo del análisis de datos para mejorar la gestión estratégica, la eficiencia operativa y el rendimiento financiero (Newman, R. et al., 2017). Pero no es solo la masividad lo que hace que todos estos datos nuevos sean interesantes o plantee desafíos (Van der Aalst, W.M., 2016), son datos en sí, y su comportamiento en tiempo real (Rupp, G.M. et al., 2017), los convierten en componentes básicos en la búsqueda de conocimiento. Uno de los grandes desafíos que afrontan la Ciencia de Datos y el Big Data, es la falta de personas que tengan experiencia y habilidades en el manejo de plataformas de Big Data y el análisis de datos.
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    Un estudio exploratorio sobre alumnos recursantes de materias básicas de UTN San Francisco
    (AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2022-12) Carrizo, Claudio; Navarro Peláez, Raúl; Viotti, Daiana; Barrera, Facundo Hernan
    En la UTN Facultad Regional San Francisco existe históricamente una alta tasa de alumnos con bajo rendimiento académico en instancias de evaluación del cursado de materias básicas del primer año de carreras de ingeniería. Lo anterior provoca que los alumnos recursen este tipo de materias, con el fin de alcanzar la regularidad o la aprobación directa, provocando en muchos casos retrasos o abandono de la carrera. Por tal motivo, en el presente trabajo se propone realizar un estudio exploratorio sobre alumnos recursantes de materias básicas de primer año de carreras de ingenierías de UTN San Francisco. La principal contribución de este trabajo será para el área de gestión académica, a fin de poder definir acciones a futuro, que permitan mejorar el rendimiento académico, en el contexto de materias del área básicas.
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    Minería de datos educacional para determinar perfiles de alumnos recursantes en carreras de ingenierías
    (2020) Carrizo, Claudio; Jramoy, Emiliano; Barrera, Facundo Hernan; Cardona, Fernando; Navarro Peláez, Raúl; Racca, Sofía
    Las instituciones universitarias tienen el desafío de asegurar y mantener el nivel de calidad académica con el fin de proveer profesionales altamente capacitados que respondan a las demandas del mercado laboral actual, especialmente en el área de las TICs. Uno de los aspectos en donde las universidades deben poner mayor énfasis es en el rendimiento académico, ya que generalmente un bajo rendimiento académico está asociado con una alta tasa de deserción de alumnos. Para evaluar el rendimiento académico de un alumno es necesario conocer si existen patrones o perfiles comunes a grupos de alumnos, esto es de significativa importancia para definir acciones que permitan mejorar el desempeño de los alumnos. En este trabajo se propone el uso de minería de datos educacional para la construcción de modelos que permitan identificar perfiles de alumnos que recursan materias básicas en el primer año de las carreras de ingenierías. Los resultados de este proyecto serán un aporte para el área de gestión académica, ya que podrán contar con un instrumento objetivo que les permitirá definir acciones a futuro en pos de lograr la mejora en el rendimiento académico de los alumnos en materias básicas del primer año.