2024-04-262024-04-262019-07-01978-9972-45-499-8https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/CIIS/article/view/5467http://hdl.handle.net/20.500.12272/10668La ingeniería cumple un rol fundamental en el desarrollo económico y el bienestar social de un país. Por este motivo, en el 2012 el gobierno nacional de Argentina impulsó el “Plan Estratégico de Formación de Ingenieros 2012-2016 (PEFI)”, con el objetivo de incrementar la cantidad de graduados en carreras de ingeniería, en pos de mejorar la industria, la innovación productiva y la expansión económica de dicho país. El propósito del presente trabajo es construir un modelo predictivo a través de técnicas de minería de datos que permita, por un lado, determinar la cantidad de alumnos que pueden graduarse en carreras de ingenierías de UTN Facultad Regional San Francisco, y por otro lado, identificar patrones que puedan incidir en la graduación. Los resultados de este proyecto representarán un aporte a la gestión académica en lo que respecta a la planificación, el seguimiento y el control de las cohortes de alumnos de las carreras de ingeniería.pdfspaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalModelo predictivoMinería de datosGraduadosIngenieríaUTNinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject.