Modelos de analítica de datos para la recomendación de estrategias que apoyen la trayectoria académica de estudiantes en riesgo de deserción en la UACJ

6CP23-6

Autores/as

Palabras clave:

analítica de datos, deserción escolar, modelos predictivos, modelos prescriptivos, retención estudiantil

Biografía del autor/a

César Alonso Rivas Flores, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Avanzada, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Rogelio Florencia Juárez, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Profesor-investigador, Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Avanzada, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Gilberto Rivera Zárate, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Profesor de tiempo completo, Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Avanzada, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Computación, Instituto de Ingeniería y Tecnología, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

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Publicado

2023-11-30

Cómo citar

[1]
C. A. Rivas Flores, R. Florencia Juárez, y G. Rivera Zárate, «Modelos de analítica de datos para la recomendación de estrategias que apoyen la trayectoria académica de estudiantes en riesgo de deserción en la UACJ: 6CP23-6», Mem. Científ. y Tecnol., vol. 2, n.º 3, pp. 10–11, nov. 2023.

Número

Vol. 2 Núm. 3 (2023): Noviembre

Sección

6o Coloquio de Posgrados del IIT