Seguimiento a los egresados del programa de Ingeniería Industrial de la Universidad Industrial de Santander usando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para la ventana de tiempo 2019 al 2022

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dc.contributor.advisorLamos Diaz Henry
dc.contributor.advisorPérez Mantilla Laura Liceth
dc.contributor.authorDuarte Pinto Luis Miguel
dc.contributor.evaluatorOrtiz Pimiento Nestor Raul
dc.contributor.evaluatorCordoba Sarmiento Edgar Eduardo
dc.date.accessioned2024-02-28T11:26:13Z
dc.date.available2024-02-28T11:26:13Z
dc.date.created2024-02-19
dc.date.issued2024-02-19
dc.description.abstractTítulo: Seguimiento a los egresados del programa Ingeniería Industrial de la Universidad Industrial de Santander usando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para la ventana de tiempo 2019 al 2022* Autor: Luis Miguel Duarte Pinto** Palabras Clave: Ingeniería industrial, fortalezas, debilidades, perfil del egresado, egresado Descripción: En el presente trabajo de investigación se realiza el perfil del egresado del ingeniero industrial mediante el análisis de variables con la aplicación de una encuesta estructurada y semiestructurada a fin de determinar la calidad de vida, aplicación de los conocimientos adquiridos desde la academia, estabilidad laboral y económica, proyecciones laborales y capacidades y la pertinencia de la formación respecto a los nuevos retos, para la investigación se ejecutó un estudio de análisis de sensibilidad según las recomendaciones y debilidades del PEP, análisis por conglomerados para conocer los grupos y perfiles totales y las diferencias en cada género, uso de nube de palabras para destacar el impacto y la incidencia del programa en el entorno social y en la disciplina de la ingeniería industrial, así como la de generar mecanismos de seguimiento y logros de los graduados respecto al desempeño, participación e impacto para la toma de decisiones del programa.
dc.description.abstractenglishTitle: Monitoring of graduates of the Industrial Engineering program of the Industrial University of Santander using data mining and machine learning techniques for the time window 2019 to 2022* Author: Luis Miguel Duarte Pinto** Key Words: Industrial engineering, strengths, weaknesses, graduate profile, graduate Description: In this research work, the profile of the industrial engineer graduate is carried out the analysis of variables with the application of a structured and semi-structured survey in order to determine the quality of life, application of the knowledge acquired from the academy, job and economic stability, job projections and skills and the relevance of the training with respect to the challenges. For the research, a sensitivity analysis study was carried out according to the recommendations and weaknesses of the PEP, analysis by clusters to determine the total groups and profiles and the differences in each gender, use of word cloud to highlight the impact and incidence of the program in the social environment and in the discipline of industrial engineering, as well as to generate follow-up mechanisms and achievements of the graduates with regard to performance, participation and impact for the program’s decision-making.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15899
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectIngeniería Industrial
dc.subjectfortalezas
dc.subjectdebilidades
dc.subjectperfil del egresado
dc.subjectegresado
dc.subject.keywordIndustrial engineering
dc.subject.keywordstrengths
dc.subject.keywordweaknesses
dc.subject.keywordgraduate profile
dc.subject.keywordgraduate
dc.titleSeguimiento a los egresados del programa de Ingeniería Industrial de la Universidad Industrial de Santander usando técnicas de minería de datos y aprendizaje automático para la ventana de tiempo 2019 al 2022
dc.title.englishMinotoring of graduates of the Industrial Engineering program of the Industrial University of Santander using data mining and machine learning techniques for the time window 2019 to 2022
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Industrial