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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de solicitudes de gestión de capacidad Sofka Technologies, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorYnfante Valero, Surelys A.
dc.contributor.authorOspina Zúñiga, Nevardo Antonio
dc.date.accessioned2024-04-15T17:33:40Z
dc.date.available2024-04-15T17:33:40Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEn la industria de las tecnologías de la información (TI) está en constante evolución, Sofka Technologies, se ha posicionado como una empresa líder en consultoría y desarrollo de software, brindando soluciones innovadoras y adaptables para satisfacer las demandas del mercado. En este contexto dinámico, el Machine Learning (ML) ha emergido como una herramienta fundamental para analizar grandes volúmenes de datos, tomar decisiones informadas y automatizar procesos. Específicamente, en el ámbito de la gestión de solicitudes de capacidad en Sofka Technologies, el ML representa una oportunidad para optimizar la asignación de recursos técnicos y humanos a proyectos, mejorar los flujos de trabajo y aumentar la eficiencia operativa. Esto es crucial para el éxito de los proyectos y la satisfacción del cliente. El presente trabajo aborda la pregunta de cómo un algoritmo de Machine Learning puede optimizar la gestión de solicitudes de capacidad en Sofka Technologies, con el objetivo de mejorar la asignación de recursos y la eficiencia operativa. Los datos utilizados provienen de registros internos de solicitudes de posiciones laborales que Sofka Technologies ha gestionado, recopilados por sus departamentos de Recursos Humanos. Estas solicitudes incluyen información como país, tipo de cliente, centro de excelencia, número de posiciones, fechas, tipo de atención, estado, año y calificación. El análisis propuesto implica caracterizar y procesar estos datos, implementar algoritmos de Machine Learning, evaluar su desempeño y validar la toma de decisiones con nuevos datos. Las posibles aplicaciones incluyen la previsión de demanda por área y el análisis del mercado laboral por país, lo cual puede respaldar decisiones estratégicas de expansión y enfoque geográfico.
dc.description.degreelevelTecnologíaspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent31 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2650
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectTecnologías de la informaciónspa
dc.subjectAlgoritmospa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembTecnología de la información
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de solicitudes de gestión de capacidad Sofka Technologies, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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