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dc.contributor.advisorPortela García-Miguel, Javier
dc.contributor.authorBlanco Iglesias, Jorge
dc.contributor.otherUniversidad Complutense de Madrid. Facultad de Estudios Estadísticos; Avda. Puerta de Hierro s/n, Ciudad Universitaria; 28040 Madrid; Tel. +913944028; pgweb@estad.ucm.esspa
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationp. 60-61spa
dc.identifier.urihttps://eprints.ucm.es/id/eprint/57353/1/TFm%20jorge%20blanco.pdfspa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11162/208203
dc.description.abstractEl abandono de los programas de grado constituye uno de los problemas centrales de la gestión universitaria actual. Se puede abordar y tratar de explicar desde perspectivas descriptivas, pero sin lugar a duda constituye un enfoque diferente e interesante tratar de predecirlo antes de que se produzca. En este trabajo, tomando como punto de partida los datos académicos del Grado en Estadística Aplicada de la Universidad Complutense de Madrid, se llevan a cabo labores de predicción basadas en algoritmos de Machine Learning que ayuden a definir si, efectivamente, es posible predecir el abandono universitario en base al rendimiento académico y qué asignaturas podrían ejercer de principales predictores del abandono tras el primer curso académico.spa
dc.format.extent120 p.spa
dc.format.mediumDigitalspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectabandono de estudiosspa
dc.subjectestudios universitariosspa
dc.subjectmotivación del rendimientospa
dc.titleEl abandono en la Facultad de Estadística de la UCM. Prediciendo para mejorarspa
dc.typeTrabajo fin de másterspa
dc.audienceProfesoradospa
dc.bbddInvestigacionesspa
dc.description.paisESPspa
dc.educationLevelEducación Superiorspa


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