Especialización en Analítica de Datos

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Análisis cuantitativo de la posible razón de la disminución de la comunidad Kogui KUZHIMAKKE ubicados en el municipio de Dibulla, La Guajira

Díaz Rangel, Irene María | 2025

El estudio, titulado Análisis cuantitativo de la posible razón de la disminución de la comunidad Kogui KUZHIMAKKE ubicados en el municipio de Dibulla, La Guajira cuyo principal objetivo fue Analizar las causas cuantitativas y cualitativas de los factores influyentes en la disminución de la comunidad Kuzhimakke de la etnia Kogui, mediante estudio descriptivo de enfoque cuantitativo, diseño metodológico descriptivo transversal, permitió obtener datos e información relevante y contrastada con los antecedentes y marco legal vigente, dando como principal resultado que, en la realidad la comunidad no se encuentra en decrecimiento, sino, por el contrario la población ha aumentado en los dos últimos años debido al incremento en la tasa de natalidad, situación que a su vez se relaciona directamente con factores como el acceso a salud, que pese a estar la mayoría de la población afiliada al régimen subsidiado, las mujeres no acceden a métodos anticonceptivos, aumentando la probabilidad de embarazos y por consiguiente el crecimiento demográfico. De igual modo, se encontró que las muertes no son muy comunes; en los dos últimos años, se registró la muerte de 1 menor. otro de los hallazgos importantes es que la mayoría de la población es joven y oscilan entre los 0 y los 12 años, con un total de 187 individuos representados porcentualmente en un 47% seguido por 71 personas entre los 14 y 18 años 18% de los encuestados, llegando a concluir que existe una alta probabilidad de supervivencia al igual que fortalecimiento de la identidad cultural.

Análisis de datos aplicado a un sistema de seguimiento de citas médicas para la eficiencia en la atención de los pacientes en la IPS INTTEGRAL de Sincelejo.

Martelo C., Juan Felipe | 2025

En el desarrollo de la investigación enfocada en el Análisis de datos aplicado a un sistema de seguimiento de citas médicas para la eficiencia en la atención de los pacientes en la IPS INTTEGRAL de Sincelejo, planteando para está la estructuración de un análisis de datos aplicado a un sistema de seguimiento de citas médicas para la eficiencia en la atención de los pacientes en la IPS INTTEGRAL de Sincelejo. Planteando una investigación explicativa que permite profundizar más allá de los síntomas del problema (tiempos de atención, tasa de cancelaciones), para descubrir las causas subyacentes. Esto podría incluir factores como la falta de personal, la complejidad de los procesos, problemas técnicos en el sistema, o incluso la percepción de los pacientes sobre la calidad del servicio. Concluyendo que El análisis también reveló patrones estacionales en la demanda de servicios, destacando la importancia de planificar de manera proactiva para anticiparse a periodos de alta saturación. Esta estrategia no solo contribuirá a mejorar la experiencia del paciente, sino también a optimizar los costos operativos. En general, el proyecto demostró que la implementación de un sistema de análisis de datos en la gestión de citas médicas permite identificar patrones y tendencias clave para la toma de decisiones informadas. La promoción de la digitalización, la redistribución de recursos en regiones críticas y la planificación temporal son pilares fundamentales para garantizar una atención eficiente, equitativa y sostenible.

Estudio estadístico de la probabilidad en adquisición de Depósitos a Término por parte de clientes mediante llamadas telefónicas específicas en Portugal.

Pulido yate, EdwinSantiago | 2025

El presente es un estudio estadístico que investigó la eficacia de una campaña de telemarketing ofreciendo depósitos a término de un banco en Portugal, el objetivo principal de la investigación fue elaborar un modelo predictivo con el fin de identificar patrones y tendencias en las llamadas, así como también determinar la cantidad de clientes que accedieron a la adquisición de los depósitos e identificar cuáles fueron los factores que intervinieron en la decisión de compra de los clientes, de la misma manera se buscó entender que grupo de clientes rechazó la campaña y qué factores fueron decisivos para este rechazo.

Análisis de Satisfacción del Paciente en Hogar Salud del Magdalena: Identificación de Áreas de Mejora en la Atención ambulatoria de medicina General.

Rocha Ropaín, Orlando David | 2025

La presente investigación tiene como finalidad realizar una medición de los parámetros de medición de Calidad en la prestación de los servicios ambulatorios de medicina general recibida en la IPS Hogar Salud del Magdalena desde la percepción de usuario en cuanto a la satisfacción en todas las etapas del proceso de atención, se tuvieron en cuenta los procesos, los resultados e el impacto de estos, la investigación se llevó a cabo durante el periodo de enero a mayo del año 2024 para la recolección procesamiento y análisis de datos. Esta investigación es de tipo evaluativa y cuenta con una fase de trabajo de campo en la aplicación de una encuesta de satisfacción dirigida al usuario posterior a la atención medica recibida, en esta se destacan aspectos a evaluar como canales de atención, acceso, relación tiempo y servicio, condiciones físicas y de infraestructura de la IPS, atención del personal médico y administrativo entre otras.

Diseñar una herramienta analítica que muestre el comportamiento histórico de la ejecución presupuestal de la Institución Educativa Departamental la Violeta del municipio de Sopó, Cundinamarca.

Duarte Papagayo, Blanca Aydé | 2025

La importancia de una eficiente distribución del presupuesto en una institución educativa para su funcionamiento y su impacto educativo. Se enfoca en diseñar una herramienta analítica que muestre el comportamiento histórico de la ejecución presupuestal de la Institución Educativa Departamental la Violeta del municipio de Sopó, Cundinamarca, con el fin de maximizar su impacto educativo y garantizar su sostenibilidad a largo plazo. Se plantea la creación de un proceso ETL de bases de datos y documentos, un Modelo de Machine Learning.

Jornaleros, cosechando eficiencia en la contratación agrícola en el Eje cafetero

Ramírez Castrillón, Sergio | 2025

El Eje Cafetero colombiano es una de las principales regiones productoras de café en el país, caracterizada por fincas que dependen en gran medida de la contratación de mano de obra temporal durante las temporadas de cosecha. Sin embargo, la ubicación rural de muchas de estas fincas, sumada a la escasez de trabajadores disponibles, crea un desafío significativo para los productores. Este proyecto se enfoca en desarrollar una plataforma tecnológica que facilite la gestión eficiente de la contratación de jornaleros, abordando problemas como la competencia por mano de obra calificada, la logística compleja y la variabilidad en la producción causada por el cambio climático.

Título del proyecto: desarrollo de un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para priorización de riesgos de seguridad en firmantes de paz a partir de alertas tempranas

Carmona Romero, Karen | 2025

El presente estudio desarrolla un modelo predictivo basado en aprendizaje automático para la priorización de riesgos de seguridad en los firmantes del Acuerdo de Paz en Colombia, utilizando datos extraídos de alertas tempranas emitidas entre 2023 y 2024. Para ello, se emplearon técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) con spaCy para transformar la información cualitativa en datos estructurados, identificando entidades clave como departamentos, presencia de grupos armados, economías ilegales y número de alertas previas. El modelo de Bosques Aleatorios (RF) permitió analizar patrones de riesgo y clasificar alertas en niveles de prioridad (baja, media y alta), logrando una precisión del 86%. Los resultados evidenciaron que el número de advertencias previas y la presencia de actores armados son los principales factores de riesgo. Además, se identificó una fuerte correlación entre economías ilegales y situaciones de violencia, lo que resalta la importancia del monitoreo territorial para la prevención de amenazas.

Modelos de predicción en finanzas sobre el sector pensional

Cucaita Ospina, Cristian Jesus | 2025

El proyecto de reforma pensional impulsado por el gobierno tiene como objetivo transformar el sistema de pensiones para hacerlo más inclusivo y equitativo, respondiendo a las necesidades de una población que envejece y a las crecientes desigualdades sociales. Este proyecto se basa en cuatro pilares fundamentales: solidario, contributivo, semicontributivo y de ahorro individual.

Diseño de un Dashboard para el proceso de toma de decisiones en planes de mejora en la educación media en Colombia.

Acosta, Juan David | 2024

Análisis de datos para detección de errores contables: aplicación de Machine Learning en la contabilidad de la Universidad Nacional de Colombia

Lara Silva, Edinson Alberto | 2024

La democratización de la administración universitaria, entendida como la apertura de los procesos institucionales a la participación ciudadana y la transparencia en la gestión de los recursos, ha cobrado relevancia en los últimos años. En línea con las propuestas de Múnera (2024), la presente investigación busca contribuir a esta tendencia en la Universidad Nacional de Colombia a través de la implementación de un dashboard interactivo en Power BI. Esta herramienta permitirá a cualquier miembro de la comunidad universitaria, así como a la ciudadanía en general, acceder de manera sencilla y comprensible a información detallada sobre la gestión financiera de la institución. Al visualizar los flujos de ingresos y egresos, los proyectos financiados y los indicadores de desempeño, se busca fomentar una cultura de transparencia y rendición de cuentas, fortaleciendo la confianza entre la universidad y la sociedad Mediante la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos, este proyecto ha logrado desarrollar un modelo predictivo capaz de anticipar con alta precisión los movimientos créditos y débitos que representan la estructura contable de representar fielmente los hechos económicos que ocurren a diario en la UNAL. Al combinar modelos como SARIMA y Random Forest, se ha construido una herramienta de inteligencia artificial que no solo permite optimizar la asignación de recursos, sino también identificar patrones ocultos en los datos financieros. Este enfoque innovador ha permitido transformar grandes volúmenes de información en conocimiento accionable, empoderando a la toma de decisiones estratégicas y mejorando la eficiencia en la gestión financiera.