Ciencia de Datos
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Examinando Ciencia de Datos por browse.metadata.advisor "Gómez, Leticia Irene"
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Trabajo final de especialización Análisis de características de escucha de canciones para un usuario en una plataforma de streaming de música mediante métodos de aprendizaje automático no supervisado(2021-11) Seguí, Francisco; Gómez, Leticia Irene"El presente trabajo tiene por objetivo proveerle a un usuario una clasificación de las canciones que escucha, de acuerdo a sus características musicales, aplicando métodos de aprendizaje automático no supervisado a plataformas de streaming de música."Trabajo final de especialización Aplicación de técnicas de minería en el proceso de cobranza(2019) Comunello de Sá, Fellippe; Gómez, Leticia Irene"La cobranza es un importante servicio prestado por las empresas que maneja a los clientes morosos. Es un proceso estratégico y clave para generar valor a un rango de clientes y el camino inicial para alguna posible recuperación judicial. Cobranzas es un área dentro de una organización cuyo objetivo es convertir posibles pérdidas en posibles ingresos, utilizando el contacto como herramienta para avisar o revisar la “necesidad” de cumplimento de su obligación o deuda. En el proceso de gestión existen varias formas y tácticas para alcanzar el contacto con el cliente, tales como: cartas, llamadas telefónicas, mensajes al celular o presencial. El método más difundido y donde se presenta una mejor respuesta es vía telefónica, donde un cobrador, pudiendo ser un empleado/a de la empresa o un tercer agente, habla con el cliente intentando dar soporte y medios para la cancelación de la deuda. Junto con esa interacción se toman notas del contacto para posibles interacciones futuras. Las grandes empresas, usando bancos como base principal de referencia, necesitan de grandes áreas de cobranza para atender un variado público de clientes. Cuentan con un proceso bastante interactivo para llegar al cliente, siendo soportados por sistemas de llamadas automáticas para una mayor performance. Esos sistemas son esenciales, ya que el volumen de llamadas necesarias para intentar entrar en contacto con todos los clientes de la cartera es muy alto y sería imposible hacerlo manualmente. Cobranzas es un módulo esencial para mantener la integridad del ciclo del negocio/Crédito, siendo el puente para el mantenimiento de clientes existentes y futuros."Trabajo final de especialización Clasificación de clientes por umbral superior de ingresos(2022-06) Aguilera, Sebastián; Gómez, Leticia Irene"El presente trabajo tiene por objetivo proveer de nuevas herramientas al análisis de datos en el proceso de toma de decisiones concerniente a la banca comercial minorista. La propuesta está relacionada con la realización de un análisis que contenga el resultante de distintos modelos predictivos aplicados un set de datos provistos por la entidad, y una etiqueta generada por (la variable a regresar)."Trabajo final de especialización Detección de operaciones durante la perforación de un pozo(2021-01) Lissauer, Cristian Federico; Gómez, Leticia Irene"Desarrollar una solución de software basada en ciencia de dato que permita sistematizar las actividades de las operaciones diarias en tiempo real que se realizan durante la perforación de un pozo de petróleo y gas."Trabajo final de especialización Detección del grado de satisfacción del empleado en la organización(2022-06) Bordón, Maximiliano; Gómez, Leticia Irene"Esta obra fue realizada con la intención de desarrollar un prototipo que detecte y clasifique opiniones procedentes de la fuerza de trabajo a partir de revisiones (reviews), con el objeto de permitirle al área de recursos humanos obtener un grado de satisfacción del trabajador y aplicar medidas que logren fidelizar al empleado de una manera efectiva. Cabe destacar que la solución propuesta se encontrará adaptada a las necesidades particulares de la empresa en donde se relevó la problemática."Trabajo final de especialización Modelo de pronóstico como soporte para el mantenimiento predictivo en filtros de aire de una turbina de gas(2022) Carrizo, Javier Jorge Andrés; Gómez, Leticia IreneEl presente trabajo tiene como objetivo "diseñar e implementar un modelo de forecasting que permita predecir la calidad del aire que ingresa a la turbina de gas con la anticipación suficiente para poder actuar ante desvíos que afecten el funcionamiento de la turbina."Trabajo final de especialización Portal de publicidad inmobiliaria centrado en el usuario(2022-11) Miró, Mariano Diego; Gómez, Leticia IreneEste trabajo tiene como objetivo "presentar una prueba de concepto de un portal inmobiliario, que recopile e integre información contextual de los barrios de la ciudad (lugares de interés, estadísticas de robo y delincuencia, etc.) para combinarla con la información de los inmuebles ofrecidos, presentándole al usuario un tablero de información integrada que lo ayude a tomar una decisión sobre la compra o alquiler de un inmueble."Trabajo final de especialización Predicción de probabilidad de robos de bicicletas del sistema público de la Ciudad de Buenos Aires(2022-02) Montero, Jazmín; Gómez, Leticia Irene"El presente estudio busca entrenar un modelo que permita predecir el grado de probabilidad de que una bicicleta termine siendo robada, dadas las condiciones iniciales del viaje."Trabajo final de especialización Predictive Accuracy of Machine Learning Algorithms in Recommender Systems(2019) Dumón, Marcos; Gómez, Leticia IreneThis work presents a systematic literature review on the application of Machine Learning algorithms in the development of effective movie recommender systems. With the increasing popularity of movie recommender systems in the entertainment industry, selecting appropriate algorithms has become crucial for delivering personalized and accurate recommendations to users. Through an extensive literature search and rigorous methodology, this work identifies and analyzes commonly used Machine Learning algorithms for movie recommendation. The accuracy and performance of these algorithms are evaluated using established evaluation methods and metrics on movie datasets of different sizes. The evaluation takes into account factors such as prediction accuracy, scalability, and robustness. The comparative analysis provides valuable insights into the effectiveness of various Machine Learning algorithms in the context of movie recommendation. The findings contribute to the understanding of algorithmic performance, enabling researchers and practitioners to make informed decisions when developing movie recommender systems. Additionally, the work explores the impact of different hyperparameters and optimization techniques on algorithm performance. The results of this work aim to improve the quality of movie recommendations and enhance user satisfaction. By providing guidelines and recommendations for algorithm selection and optimization, this work contributes to the advancement of movie recommender systems and the overall movie-watching experience.Trabajo final de especialización Procesamiento de lenguaje natural aplicado a los discursos de Juan Domingo Perón entre 1943 y 1955(2021) Olmos, Martín; Gómez, Leticia Irene"El objetivo del presente trabajo consiste en aplicar las técnicas de procesamiento de lenguaje natural a los discursos de uno de los políticos más importantes de la Argentina en el siglo XX: el tres veces electo Presidente de la Nación, Juan Domingo Perón."