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INSTITUTO DE CIENCIAS Y ESTUDIOS SUPERIORES DE TAMAULIPAS, A.C.

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Presentación del tema: "INSTITUTO DE CIENCIAS Y ESTUDIOS SUPERIORES DE TAMAULIPAS, A.C."— Transcripción de la presentación:

1 INSTITUTO DE CIENCIAS Y ESTUDIOS SUPERIORES DE TAMAULIPAS, A.C.
CAMPUS TAMPICO 2000 Lic. en Sistemas Computacionales EXPOSITOR: Martha Patricia Urbina Muñoz Tampico, Tam. a 24 de Julio de 2009

2 PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
“LA MINERÍA DE DATOS APLICADA AL DESARROLLO PROFESIONAL”

3 INTRODUCCIÓN Existen varias técnicas que las personas utilizan para obtener un resultado y mostrar una proyección. Una técnica que se puede utilizar para obtener un resultado a futuro es la minería de datos.

4 La minería de datos es la que se encarga de extraer los datos más importantes de una extensa información que se encuentra almacenada en bases de datos.

5 Descripción y Planteamiento del Problema
La mayoría de la personas, no conocen el termino de la minería de datos y por lo tanto no utilizan esta técnica.

6 ¿Aplicando la minería de datos, se podrá conocer el porcentaje de la probabilidad de los alumnos que se encuentran en pleno desarrollo profesional de la carrera de Licenciado en Sistemas Computacionales ejercerán en su profesión?

7 Justificación Es importante que se conozca una tendencia que nos diga, que características deben de tener los alumnos en su desarrollo profesional para alcanzar sus metas. Identificar actitudes y aptitudes que permitan que un alumno sea un profesional en su área. Además de conocer cual es la problemática por la cual se ha disminuido el ingreso en las áreas de sistemas.

8 Objetivos General: Conocer el porcentaje de los alumnos a egresar del área de sistemas quien tiene mayor posibilidad de ejercer en su campo de estudio y conocer las causas de la disminución de la matrícula de la carrera de Licenciados en Sistemas Computacionales.

9 Específicos: Realizar un sondeo para establecer si se conoce el término de minería de datos y su aplicación. Determinar causas de la disminución de la matricula. Predecir en base a la minería de datos, quienes de los alumnos del área tendrán mayor posibilidad de ejercer en su campo de estudio.

10 Hipótesis Utilizando la minería de datos se pude predecir de las personas que se encuentran en desarrollo profesional en el área de sistemas, quienes tienen mayor posibilidad de ejercer su campo de estudio y dar a conocer cuales son las causas del porque ha disminuido la matrícula en esta área.

11 Delimitación La investigación se realizó en la zona conurbada, a tres universidades, que son: la Interamericana del Norte, el ICEST Campus Tampico 2000, la Universidad del Golfo, al área de sistemas.

12 Metodología de la Investigación
Método: Inductivo Técnica: Encuesta Instrumento: 2 cuestionarios, uno consta de 9 preguntas y el otro de 5. Procesamiento de datos. Excel Universo: Todos los alumnos del área Población: Alumnos de las universidades encuestadas.

13 Muestra. Para conocer mi nuestra utilice una ecuación en la cual no se conocía la población, donde se tiene un grado de confianza de 96, un margen de error de 0.09, sustituyendo a la ecuación mi muestra es de 43. z 1,96(a=0,005) 2,58 (a=0,01) z1, 96=(a=0,005) 2,58 (a=0,01) 1.96 p (frecuencia esperada del parámetro) 0.1 i (error que se preveer cometer) 0.09 Tamaño de la muestra= (1.96*1.96*0.1*(1- 0.1))/(0.09*0.09)=43

14 Proyecto El proyecto consiste precisamente en que se necesita conocer el porcentaje de egresados del área de sistemas, tienen la oportunidad de desarrollarse en dicha área, teniendo a determinados alumnos con ciertas características y a otros con otras.

15 Desarrollando precisamente el proceso de la minería de datos, se podrá encontrar que los alumnos que tienen esta característica pueden ser alumnos que llegarán a ser unos profesionistas y que trabajen en su área y el porcentaje de quienes no.

16 La técnica de la minería de datos se realiza mediante varios pasos primeramente se selecciona del conjunto de datos el muestreo de los registros, enseguida se analizan los datos, se transforman para después aplicar la técnica y obtener el modelo predictivo, finalizando con la evaluación de los resultados.

17 FILTRADO DE DATOS Información de alumnos Selección de características
Obtención del conocimiento Modelo de Conocimiento (Incidencia de quienes podrán ejercer en su área.)

18 Para poder conocer el porcentaje de los alumnos que podrían ejercer en su área, llevando a cabo las actividades profesionales relacionadas con sus estudios. Se realizo esta investigación a los alumnos que se encuentran en pleno desarrollo en las universidades, seleccionando aquellos que desde un principio eligieron la carrera:

19 Porque querían sus padres, por influencia de amigos, estos alumnos, no podrían ejercer en su área y por el contrario, aquellos que entraron por gusto a la carrera o porque se les hizo interesante, si podrían ejercer, obteniendo como resultado al clasificar a los alumnos del total de mi muestra obtuve que un 84% tiene probabilidad y un 16% no.

20 Características de alumnos con alta probabilidad.
Características de alumnos con poca probabilidad. Características de alumnos con alta probabilidad (laboran en otra área) Características de alumnos con poca probabilidad (laboran en su área) Eligieron la carrera por gusto. Están informados de las áreas laborales y su perfil. Quieren ejercer en el área. Eligieron la carrera por influencia de sus padres o amigos. No les gusta la carrera No conocen el perfil de la carrera. No quieren ejercen en su área. Son alumnos que cuentan con todas las características positivas para ejercer en su área, sin embargo se desenvuelven en otra área. Son alumnos que no cuentan con todas las características, mas sin embargo termina ejerciendo en su área.

21 Conclusiones Si desde un principio las personas utilizaran la aplicación de la técnica de la minería de datos obtendrían resultados de una tendencia que les permitiría corregir errores y conocer tendencias a futuro, tomar mejores decisiones, prevenirse de situaciones.

22 SUGERENCIA Si se aplicara la minería de datos en ciertos procedimientos institucionales se podrían resolver muchas problemas anticipadamente. Si la universidad contara con una minería de datos para conocer la tendencia de los alumnos a ingresar en determinadas carreras.


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