1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Industrial
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14306
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorNavarrete Chávez, Danny Orlando, dir.-
dc.contributor.authorSarmiento Acuña, André Nicolás-
dc.date.accessioned2025-07-08T16:22:04Z-
dc.date.available2025-07-08T16:22:04Z-
dc.date.issued2024-12-02-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14306-
dc.descriptionThis research examines predictive modeling to address student dropout and enrollment challenges in higher education institutions (HEIs), using data from an Ecuadorian HEI...es_ES
dc.description.abstractEsta investigación examina la modelización predictiva para abordar los retos de la deserción estudiantil y la matriculación en las instituciones de educación superior (IES), utilizando datos de una IES ecuatoriana...es_ES
dc.format.extent111 h.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherQuito,es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectEducación superior - Gestión educativa - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.subject.otherIngeniería industriales_ES
dc.titleDual Predictions in Higher Education: Applying Machine Learning to Student Dropout and Enrollment Forecastinges_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Industrial

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
216220.pdfTexto completo1.25 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons