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Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en la generación de energías renovables, utilizando estrategias de machine learning

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dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorPulgarín Serna, Elkin
dc.contributor.authorArtunduaga Mendoza, Franklin Yesid
dc.contributor.authorGiraldo Vásquez, Julián Andrés
dc.date.accessioned2025-01-09T19:28:59Z
dc.date.available2025-01-09T19:28:59Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl trabajo, está basado en analizar la base de datos de los estudiantes de Bangladesh, en 5 áreas específicas (Matemáticas, Ciencias, Ciencias Sociales, inglés y Arte y cultura) en estos podemos encontrar los nombres de cada estudiante los cuales son jóvenes que cursan educación media, y están ad-portas de salir de la institución educativa. Esta base de datos nos muestra los puntajes comparativos entre mujeres y hombres, con los cuales, podemos deducir el nivel académico de cada estudiante. En este trabajo, se ejecutan unos algoritmos que nos permiten modificar los datos de nuestra base estudiantil, para poder realizar el tratamiento de los datos, desarrollando algoritmos tales como “eliminar una columna” o “cambiar datos categóricos a numéricos” o “verificar información de la tabla”, para posteriormente ejecutar algoritmos que nos muestran estadísticas que representan la información más relevante de nuestra base de datos, tales como, matrices de correlación y gráficas de dispersión, de columnas o en torta, para exponer dichas estadísticas. Luego se procede a realizar algoritmos de modelos de regresión en los que se puede observar los márgenes de error dentro de la base de datos, como el modelo KNN y el modelo ANN, en donde se evalúa una métrica de 3 datos que se quieran consultar fuera de los ya relacionados en la base de datos para obtener un promedio deseado con los datos escritos para predecir un promedio final. Nuestra recomendación en este trabajo es analizar el rendimiento académico de cada estudiante para visualizar las posibles falencias o virtudes, para obtener estadísticas que nos permitan identificarlas y así saber que mejoras se pueden efectuar en el programa académico.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent32 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5768
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placePereira (Risaralda, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
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.subjectTratamiento de los datosspa
dc.subjectDatos categóricosspa
dc.subjectMatrices de correlaciónspa
dc.subjectModelos de regresiónspa
dc.subjectBase de datosspa
dc.subjectGráficasspa
dc.subjectKNN y ANNspa
dc.subjectEstadísticasspa
dc.subjectMárgenes de errorspa
dc.subject.lembAlgoritmos
dc.subject.lembBases de datos
dc.subject.lembModelos de regresión
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en la generación de energías renovables, 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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