Artículos - Maestría en Ciencias de Datos
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- ItemTendencias en la gestión de facturación para ACEROTRANS.S.A en 2024: Un enfoque práctico aplicando técnicas de Inteligencia Artificial(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-09-01) Reinoso Cueva, Diego Alexander; Bedón Salazar, Edison PatricioLa integración del Machine Learning y el desarrollo de aplicaciones informáticas, está en constante evolución debido a que mejoran la capacidad para gestionar eficazmente requerimientos de una empresa u organización y a la vez apoyar a la toma de decisiones informadas. La predicción de tendencias en facturación de transportistas de Acerotrans a partir de datos históricos con la finalidad de evaluar cómo se pueden tomar decisiones anticipadas. Recopilar datos históricos, seguidos por el uso de técnicas de Machine Learning para implementar algoritmos de regresión. Se aplicaron procesos ETL para subida masiva de datos y técnicas de BI para que la información se visualice mediante reportes gráficos. Todos estos métodos forman parte de las fases de KDD. Los algoritmos de regresión se encargarán de entrenar, agrupar y predecir la facturación, lo que permitió hacer un análisis sobre los datos originales y los datos predichos a fin de evaluar el comportamiento y ajuste del modelo. La integración de la inteligencia artificial, inteligencia de negocios y el desarrollo Web es vital para que un sistema informático se adapte a cambios y necesidades del usuario. La predicción de tendencias en base a datos históricos es esencial para anticiparse a eventos futuros, por lo que el volumen de datos debe ser considerable.
- ItemOptimización de la planificación del sílabo en la Universidad Técnica de Cotopaxi mediante Inteligencia Artificial Generativa: Un enfoque personalizado basado en Llama 2 (Large Language Model Meta AI)(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-03-27) Chiluisa Gallardo, Juan Diego; Rodríguez Bárcenas, GustavoEn la educación superior, una planificación curricular eficiente y personalizada es esencial para garantizar la calidad del proceso de enseñanza y aprendizaje. En la Universidad Técnica de Cotopaxi, la elaboración manual de sílabos consume tiempo y recursos significativos y no siempre se adapta a las necesidades específicas de los docentes, afectando negativamente la calidad educativa. Desarrollar e implementar un sistema automatizado basado en el modelo de lenguaje LLAMA 2 (Large Language Model Meta AI) para optimizar la planificación curricular mediante la generación de sílabos personalizados. La metodología incluyó la recopilación y transformación de planificaciones curriculares previas para su procesamiento por LLAMA 2, ejecutando cinco experimentos con complejidad creciente y evaluando la precisión. Se utilizó la herramienta Pandas AI para el análisis de datos y la técnica de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) para enriquecer la generación de sílabos. Los resultados mostraron una precisión del 92,5% en las recomendaciones generadas, representando una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales. La implementación del sistema automatizado basado en LLAMA 2 demostró mejorar significativamente la eficiencia y precisión en la generación de sílabos personalizados, optimizando la planificación curricular y contribuyendo a mejorar la calidad educativa.
- ItemEvaluación del Estado Emocional de los empleados de la empresa FenixCorp-ADS mediante el uso de Machine Learning(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-11-10) Tello Oña, Yomara Elizabeth; Quisaguano Collaguazo, Luis RenéLa Inteligencia Artificial (IA) tiene hoy en día un gran auge, no solo en los procesos industriales, sino también, en campos relacionadas con las actividades que contribuyen al desarrollo de las organizaciones y del conocimiento humano. El Aprendizaje Automático se encuentra contenida dentro del contexto computacional de la IA, divida en tres grandes enfoques: Aprendizaje Automático Supervisado (AAS), Aprendizaje Automático No Supervisado y el Aprendizaje por Reforzamiento, que son técnicas y algoritmos capaces de “aprender y razonar” simulando al cerebro humano, y permite clasificar y predecir el comportamiento de los datos suministrado al modelo elegido, mediante la utilización de la biblioteca SciKit-Learn y otras herramientas de Python, lenguaje de programación muy utilizado en el análisis de datos y el análisis de sentimiento, otra herramienta para la extracción de información en base de opiniones subjetivas. El Estado Emocional (EE) es una reacción consiente e inconsciente como respuesta a un estímulo específico en un momento o situación que tiene los individuos. Con el fin de establecer una posible relación con el desempeño laboral de los empleados y la fuga de talento de la empresa FenixCorp-ADS, se elaboró un cuestionario vía Web y se eligieron los algoritmos de clasificación y predicción de aprendizaje automático supervisado y no supervisado que permitió elaborar un análisis comparativo para determinar el modelo más eficiente de los análisis de sentimientos efectuados, contribuyendo en su aplicación de forma más continua por las organizaciones empresariales a modo de su aprovechamiento para automatizar estos procesos.
- Item“Impacto de la Cultura Organizacional en el Consumo de Alcohol en una Empresa Pública en Ambato”(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-03-17) Albán Iza, Jessica Yadira; Camino Acosta, Shayana AnabelEl presente estudio la relación entre la cultura organizacional y el consumo de alcohol en los empleados de la empresa públicaen Ambato. Se utilizó un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental, correlacional y transversal. La muestra estuvo conformada por 71 trabajadores de diferentes áreas, a quienes se les aplicaron dos cuestionarios: uno para evaluar el clima organizacional y el cuestionario AUDIT para medir el consumo de alcohol. Para cumplir el objetivo de analizar la relación entre la cultura organizacional y el consumo de alcohol en empleados de la empresa pública, identificando las dimensiones críticas del clima laboral asociadas a conductas de riesgo. Los resultados indicaron que el liderazgo fue la dimensión mejor evaluada (4.00), mientras que la innovación y competitividad obtuvo la calificación más baja (2.67). El análisis del AUDIT mostró que el 50% de los empleados consume alcohol menos de una vez al mes y solo el 11% presenta patrones de consumo de riesgo. Además, se encontró que factores como la percepción de inequidad en la remuneración y la falta de oportunidades de crecimiento pueden estar asociados a mayores niveles de consumo de alcohol. Los hallazgos sugieren que un clima organizacional favorable puede actuar como un factor protector frente al consumo problemático de alcohol. Se recomienda fortalecer las políticas de bienestar laboral, mejorar la comunicación organizacional y establecer estrategias de prevención. La investigación contribuye al análisis del impacto de la cultura organizacional en el comportamiento de los empleados y proporciona bases para futuras intervenciones en el ámbito laboral.
- ItemEvaluación del Estado Emocional de los empleados de la empresa FenixCorp-ADS mediante el uso de Machine Learning.(Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UT, 2024-12) Tello Oña, Yomara Elizabeth; Quisaguano Collaguazo, Luis RenéArtificial Intelligence (AI) is currently booming, not only in industrial processes, but also in fields related to activities that contribute to the development of organizations and human knowledge. Machine Learning is contained within the computational context of AI, divided into three main approaches: Supervised Machine Learning (AAS), Unsupervised Machine Learning and Reinforcement Learning, which are techniques and algorithms capable of “learning and reasoning” by simulating the human brain, and allows classifying and predicting the behavior of the data supplied to the chosen model, through the use of the SciKit-Learn library and other Python tools, a programming language widely used in data analysis and sentiment analysis, another tool for extracting information based on subjective opinions. Emotional State (ES) is a conscious and unconscious reaction in response to a specific stimulus at a specific time or situation that individuals have. In order to establish a possible relationship with the work performance of employees and the talent drain of the company FenixCorp-ADS, a questionnaire was developed via Web and the classification and prediction algorithms of supervised and unsupervised machine learning were chosen, which allowed to develop a comparative analysis to determine the most efficient model of sentiment analysis performed, contributing in its application in a more continuous way by business organizations in order to use it to automate these processes.