Examinando por Autor "Rosas Quintero, Harvey"

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    Detección temprana de alumnos en riesgo académico mediante técnicas de clasificación de minería de datos, en estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valparaíso
    (Universidad de Valparaíso, 2018-12) Quezada Barría, Felipe; Rosas Quintero, Harvey
    El avance de la tecnología ha permitido generar volúmenes de datos cada vez más grandes en el área de la educación, los cuales son difíciles de comprender y analizar sin la ayuda de software apropiados. Por lo anterior, recientemente ha surgido la necesidad de poder utilizar esta información para identificar aquellos estudiantes en situación de riesgo de abandono, la cual conlleva al descubrimiento de nuevos métodos para su detección temprana. El presente trabajo de titulación explora y analiza diversas técnicas de minería de datos las cuales puedan ser aplicadas en el entorno educacional. Con el objetivo de poder detectar estudiantes en riesgo académico de manera temprana, para así, intentar disminuir las tasas de abandono de la Universidad de Valparaíso. Los modelos de clasificación de minería de datos logran clasificar de manera eficiente a los alumnos que se encuentran en riesgo académico en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valparaíso. Con esto se logra desarrollar intervenciones focalizadas en aquellos estudiantes que se encuentran en situación de riesgo.
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    Sistema de Recomendaciones para Netflix usando Técnicas de Minería de Datos
    (Universidad de Valparaíso, 2018) Tapia Barría, Tomás; Rosas Quintero, Harvey
    Netflix es una empresa estadounidense dedicada al entretenimiento que proporciona mediante tarifa mensual, asociada a una cuenta de usuario, servicios de transmisión por Internet de películas y series de televisión. La empresa entre los años 2006 y 2009, formuló una competencia de análisis de datos en donde se dispuso un conjunto de archivos de prueba de 2,1 GB. El concurso consistía en premiar con un millón de dólares a aquellos competidores que pudiesen mejorar el sistema de recomendaciones de ese entonces, llamado Cinematch. En este estudio se buscó realizar una propuesta para el algoritmo de recomendaciones de películas y series de las cuentas de los usuarios. Se incluyó información relevante sobre temas tales como: Big Data, Hadoop, Mapreduce y su implementación junto con el software R, así como también el uso de un modelo de sistemas de recomendación. Este modelo permitió realizar predicciones de las calificaciones a los ítems que puedan ser de interés para los distintos usuarios suscritos. Se utilizó uno de los algoritmos probados por el equipo BellKor’s Pragmatic Chaos, donde se establecen previamente características y conceptos asociados a este.
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    Sistema de toma de decisiones para portafolios eficientes de inversión bursátil incorporando emociones artificiales
    (Universidad de Valparaíso, 2017-04) Muñoz Bustos, David; Rosas Quintero, Harvey
    En la actualidad, el mercado bursátil permite la comercialización de diferentes acciones y las transacciones entre diferentes bolsas de valores. Dichos procesos implican aspectos tales como: conocimiento, actualización de la información, manejo de las emociones y toma de decisiones. En este sentido, el presente trabajo de investigación ilustra tres sistemas para la toma de decisiones, dos de carácter racional y uno de carácter racional y emocional. El primer sistema se construye empleando el modelo media-varianza y el segundo utilizando el modelo de valoración del precio de los activos financieros. Los tres sistemas utilizan modelos para la construcción de portafolios eficientes, sin embargo, el tercer sistema recibe información adicional basada en una componente emocional, que permite, a quien va a comprar o vender acciones, orientarse en el mundo bursátil y por ende adquirir herramientas para la toma de decisiones. La incorporación de componente emocional se basó en la inclusión de un parámetro en la definición del retorno esperado; el cual correspondió con la salida del modelo Mamdani. Por consiguiente, se creó un sistema para la construcción de portafolios eficientes que involucra las componentes racional y emocional, el cual fue comparado con los dos sistemas racionales. Cada uno de los elementos expuestos fueron llevados a cabo con 27 series del promedio industrial Dow Jones, es decir, para el conjunto de acciones se construyeron tres sistemas que fueron evaluados y comparados. Es decir, inicialmente se estudiaron los modelos: mediavarianza y CAPM, luego, se exploraron estudios sobre la componente emocional en la toma de decisiones, y posteriormente, se investigaron los fundamentos del modelo Mandani. La articulación entre las temáticas exploradas y la construcción de un sistema que involucra las componentes emocional y racional fueron el foco fundamental del estudio.