000			01813nam0a22003130i04500
001			UTC-121446
005			20240326112749.0
008			240325s2020####ec#####grm####00####spa#d
082			_aPROYECTO 004 U75mo
100			_aUrgiles Urgiles, José Luis
245			_aModelo de retención universitaria : _bUn enfoque de Machine Learning. _cUrgiles, José
264			_aEcuador :
264			_aLatacunga : _bUniversidad Técnica de Cotopaxi : _c2020
300			_a97 páginas ; _c30 cm
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_ano mediado _bn _2damedia
338			_avolumen _bnc _2rdacarrier
500			_aIncluye CD-Rom anexos
502			_aProyecto (Ingeniería en Informática y Sistemas Computacionales); Labán, Mayra ; Dir.
505			_a1. Minería de datos 2. Redes neuronales 3. Aprendizaje no supervisado
506			_aLos proyectos de investigación de grado son de uso exclusivo para la sala de lectura
520			_aLa retención universitaria se ha convertido en un fenómeno reconocido mundialmente, debido a su complejidad y múltiples causas que deben ser tratadas en el entorno universitario, la disminución de sus tasas genera dificultades de orden académico y de gestión para las Instituciones de Educación Superior. Se considera importante analizar los temas de retención como medio para mitigar problemas que afectan al estudiante y que permita la culminación con éxito de una carrera profesional.
526			_aFacultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas ;
526			_aCarrera de Ingeniería y Sistemas Computacionales,
650			_aRETENCIÓN DE ESTUDIANTES _aMACHINE LEARNING _aCLÚSTER _aREDES NEURONALES
700			_aVásquez Mullo, Marcia Salome
856			_uhttp://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/8608 _yDocumento
942			_2ddc _cTES _n0
999			_c19359 _d19359