Generación de modelos analíticos de datos
Apoyo en la construcción de modelos de analítica de datos, que permitan describir, analizar y predecir diferentes fenómenos en el ámbito de la educación superior, a través de herramientas como estadística descriptiva e inferencial, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial.
Los procesos de analítica de datos de la Oficina de Aseguramiento de la Calidad se llevan a cabo bajo la metodología CRISP-DM.
- Entendimiento del negocio
Se define el objetivo del proyecto desde la perspectiva del solicitante. Se identifican necesidades, metas y criterios de éxito. - Entendimiento de los datos
Se recolectan los datos iniciales y se exploran para entender su estructura, calidad y relevancia para el problema. - Preparación de los datos
Se limpian, transforman y seleccionan los datos que se usarán en el modelado. - Modelado
Se aplican técnicas estadísticas o de machine learning para construir modelos predictivos o descriptivos. Se ajustan parámetros y se evalúan diferentes algoritmos. - Evaluación
Se revisa si el modelo cumple con los objetivos propuestos. No solo se evalúa el rendimiento técnico, sino también su utilidad práctica. - Despliegue
Se implementa el modelo en el área solicitante, ya sea a través de la entrega de una base de datos, un informe o una herramienta de visualización de datos. En este paso también se acuerda la periodicidad de actualización.
Para más información, revisa las preguntas frecuentes del área de Administración de la Información. O comunícate a través del correo electrónico aseguramiento@uexternado.edu.co.
