Examinando por Materia "Visualizacion de Datos"

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    Diseño de un Sistema de Recomendación Basado en Modelos Predictivos de Inteligencia Artificial para la Selección de Estrategias de Mercadeo de Programas de Pregrado en Instituciones de Educación Superior en Colombia
    (2025) Ferndez Echeverri, Magda Paola; Diaz Gutierrez, Yesid
    El desarrollo de un sistema de recomendación basado en modelos predictivos de inteligencia artificial IA para las Instituciones de Educación Superior IES en Colombia responde a la necesidad de mejorar el impacto de los planes de mercadeo de sus programas de pregrado. Actualmente, muchas estrategias fallan debido a una interpretación incorrecta de los datos generados por los sistemas de información, lo que limita la efectividad de las decisiones de mercadeo. Sumado a lo anterior, existe el sesgo cognitivo de las personas encargadas de tomar decisiones en las IES, que puede llevar a enfoques erróneos o insuficientes para captar la atención de los estudiantes potenciales. Un sistema de recomendación basado en IA, que toma decisiones precisas a partir de análisis de datos y predicciones, permite superar estas limitaciones al ofrecer estrategias de mercadeo ajustadas a las necesidades reales y tendencias del mercado. Esto no solo optimiza la asignación de recursos, sino que también aumenta la competitividad de las IES al garantizar un enfoque más certero y eficiente en la atracción de estudiantes, mejorando significativamente su posicionamiento en el sector educativo. En términos generales, el problema identificado radica en el bajo impacto de los planes de mercadeo de los programas de pregrado en algunas Instituciones de Educación Superior IES, provocado por la incorrecta interpretación de los datos generados y los sesgos cognitivos en la toma de decisiones. El objetivo del proyecto estaría centrado específicamente es diseñar un sistema de recomendación basado en modelos predictivos de inteligencia artificial que permita la selección precisa de estrategias de mercadeo. La solución propuesta consiste en desarrollar un sistema de recomendaciones que analice datos en tiempo real y realice predicciones basadas en comportamientos del mercado, permitiendo a las IES optimizar sus recursos, mejorar sus decisiones de mercadeo y aumentar su competitividad. Esta solución se articula directamente con la necesidad de superar las limitaciones actuales y ofrecer estrategias más eficientes y ajustadas a la realidad del mercado educativo.
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    Sólo datos
    Modelamiento Profundo de Impactos Meteorológicos en la Estabilidad de la Prestación Del Servicio de Energia Eléctrica Del Departamento Del Quindío
    (2024) Fajardo Toro, Carlos Hernan; Caicedo Arias, Erika Johana; Lopez Hernandez, Julian Ricardo; Garcia Rey, Robert Erik
    El proyecto toma como premisa de partida la idea de que los datos constituyen un activo estratégico para las empresas (Provost & Fawcett, 2013, p. 9) y, por lo tanto, su adecuado aprovechamiento resulta condición necesaria para garantizar el alcance de objetivos estratégicos, así como una herramienta útil para trabajar sobre aquellas áreas que presentan ineficiencias. Sobre esta idea, el proyecto sugiere la implementación de un modelo de machine learning, específicamente de deep learning, que permita cruzar los datos meteorológicos disponibles por las estaciones del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales [IDEAM] ubicadas en el departamento del Quindío, Colombia, con la información del sistema de monitoreo de la Empresa de Energía del Quindío [EDEQ], con el propósito de valorar las posibles afectaciones que las variables meteorológicas puedan tener sobre la calidad en la prestación del servicio eléctrico, entendiendo por esto, principalmente, la continuidad en la prestación del servicio. En otros términos, se desea valorar la hipotética relación existente entre las condiciones meteorológicas y la condición del equipamiento que garantiza la continuidad en la prestación del servicio eléctrico en el departamento del Quindío.