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Tesis - Maestría en Ciencia de Datos : [15] Página de inicio de la colección

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El programa de Maestría en Ciencia de Datos brinda a los estudiantes una sólida formación avanzada en análisis y modelado de datos, así como en visualización y manejo de bases de datos. Durante el programa, los estudiantes adquirirán habilidades en técnicas estadísticas y herramientas computacionales de vanguardia para analizar conjuntos de datos masivos, construir modelos y comunicar información de manera efectiva. Además, se les instruirá en programación utilizando lenguajes de programación modernos, y se les proporcionará una comprensión profunda de las últimas tendencias en el campo, incluyendo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

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339983.pdf.jpg21-oct-2025A deep learning approach to biodiversity: clustering wildlife images in Yasuní using CNNsGrijalva, Felipe, dir.; Baquero Morales, Jenner Francois
339422.pdf.jpg13-oct-2025Súper Resolución de Series de Tiempo basada en TransformersIbarra Fiallo, Julio, dir.; Cárdenas Anchatipán, Andrés
339323.pdf.jpg13-oct-2025Reconstrucción de datos basada en Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs) en una empresa de retail de productos plásticosIbarra Fiallo, Julio, dir.; Abalco Dias, Addis Scarlett
339306.pdf.jpg13-oct-2025Supervised Learning for Failure Detection in an Engine Generation Unit Leveraging Data Infrastructure, Feature Engineering and Monitoring through a Machine Learning DashboardPineda, Israel, dir.; Espín Martin, Jonathan Vinicio
339246.pdf.jpg13-oct-2025Classification of Cotopaxi Volcano Seismic Events using Semi-Supervised LearningGrijalva, Felipe, dir.; Estrella Gordillo, Pavel
339073.PDF.jpg13-oct-2025Neural Network with Graph Convolutional Network and Long Short TermMemory for Predicting Average Urban Traffic SpeedPineda, Israel, dir.; Corella Medina, Paul Santiago
338886.PDF.jpg1-oct-2025Aprendizaje No Supervisado para la Identificación de Perfiles Educativos en el Ámbito de la Educación Superior en el Ecuador.Pineda, Israel, dir.; Baca Guerrero, Luis Alberto
338870.PDF.jpg1-oct-2025Comparative Evaluation of Supervised Machine Learning Models for CreditScore Prediction using CACPECO Data.Pineda, Israel, dir.; Llerena Camacho, Ángel David
338854.pdf.jpg1-oct-2025Aplicación de Redes Neuronales Informadas por Física (PINNs) en el Método de Conjuntos de Nivel.Pineda, Israel, dir.; Heredia Díaz, Diego Fernando
338851.pdf.jpg1-oct-2025A Hybrid Model for Enhanced Bug Classification: Leveraging TF-IDF,BERT, and k-NN.Pineda, Israel, dir.; Marquez Coronel, Diego Alejandro
338781.pdf.jpg1-oct-2025Clustering Wildlife Species in the Amazon: Using Vision Transformers to Analyze Unlabeled Images from the Tiputini Biodiversity Station.Grijalva, Felipe, dir.; Cajamarca Gancino, Oscar Andrés
338780.pdf.jpg1-oct-2025Classification of Software Bugs Using Supervised Learning Models.Pineda, Israel, dir.; Narváez Salazar, Jack Ricardo
338701.pdf.jpg30-sep-2025WRF Modeling and Analysis Using Self-Organizing MapsWilliams, Scott, dir.; Marcial Sánchez, Luis Paolo
338689.pdf.jpg30-sep-2025Optimizing Credit Risk Assessment through Data-Driven ScorecardsPineda, Israel, dir.; López Suárez, Martín Emilio
338630.pdf.jpg30-sep-2025Estimación de Velocidad en Video Usando Técnicas de Visión Computacional y Redes NeuronalesPineda, Israel, dir.; Gallardo Ortiz, Erick Esteban
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