Caracterización de nuevos estudiantes en la Universidad de Boyacá, entre 2020 y 2023, mediante analítica de datos con Python

Abstract

El presente documento integra los resultados obtenidos durante el desarrollo de este proyecto de análisis de datos que englobo las fases de: comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, desarrollo del sitio web, evaluación y despliegue. El propósito de este análisis es examinar la información relacionada con la caracterización de nuevos estudiantes que ingresan a la Universidad de Boyacá, suministrada por DIPA.

El objetivo general del proyecto es Desarrollar una aplicación web en Python que presente, mediante un modelo de visualización de datos, la caracterización de los estudiantes nuevos que ingresaron a la Universidad de Boyacá, entre los años 2020 y 2023.

El desarrollo del proyecto se llevó a cabo con la implementación de la metodología CRISP-DM, ampliamente utilizada en el desarrollo de proyectos de análisis de datos y que posee las siguientes fases: compresión del negocio, interpretación de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y despliegue.

Como conclusión general, se corrobora con la experiencia adquirida durante el desarrollo de este proyecto la viabilidad de implementar un sistema de análisis de datos en la Universidad de Boyacá utilizando las herramientas de Python y la biblioteca Pandas. (tomado del texto)

This document integrates the results obtained during the development of this data analysis project, which encompasses the phases of data understanding, data preparation, modeling, website development, evaluation, and deployment. The purpose of this analysis is to examine the information related to the characterization of new students entering the University of Boyacá, provided by DIPA.

The general objective of the project is to conduct an exploratory and descriptive analysis of the characterization data of new students entering the University of Boyacá, between 2020 and 2023.

The development of the project was carried out with the implementation of the CRISP-DM methodology, which is widely used in the development of data analysis projects and has the following phases: business understanding, data interpretation, data preparation, modeling, evaluation and deployment.

As a general conclusion, the viability of implementing a data analysis system at the University of Boyacá using Python tools and the Pandas library is confirmed based on the experience gained during the development of this project. (tomado del texto)