dc.contributor.advisor |
Zanabria Galvez, Aldo Hernan |
es_PE |
dc.contributor.author |
Espinoza Canaza, Ana |
es_PE |
dc.contributor.author |
Calsin Pacsi, Sleyther Giulio |
es_PE |
dc.date.accessioned |
2023-06-22T15:23:31Z |
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dc.date.available |
2023-06-22T15:23:31Z |
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dc.date.issued |
2023-06-23 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20127 |
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dc.description.abstract |
Evaluar el desempeño laboral es una tarea muy importante que debe realizar una institución a sus empleados, para conocer el potencial de sus empleados y también las limitaciones que estas puedan tener. Las organizaciones ó instituciones deben saber aplicar las herramientas adecuadas que nos ofrece la tecnología para el coaching organizacional, es por ello que la presente investigación tiene como objetivo principal, aplicar el Coaching Organizacional soportado por Big Data y Machine Learning para mejorar el desempeño laboral en la Universidad Nacional del Altiplano, el tipo de la investigación es de tipo descriptivo ya que se busca determinar las causas del fenómeno de estudio, y correlacional ya que se descubrirá la relación que existe entre las variables de estudio que son el Coaching Organizacional y el desempeño laboral; El diseño es no experimental de tipo transversal. La población estuvo conformada por 2614 colaboradores entre el personal docente y administrativo, con una muestra 335 colaboradores. Para obtener los resultados se han utilizado los algoritmos de Machine Learning como: Regresión lineal, Regresión Logística y Árbol de Decisiones, en la que se demostró que el algoritmo con mayor precisión es la Regresión Lineal, todo el código ha sido programado en la plataforma Google Colab ejecutando Python, con la programación en la nube podemos utilizar gran cantidad de datos (Big Data) sin presentar problemas de Hardware. |
es_PE |
dc.format |
application/pdf |
es_PE |
dc.language.iso |
spa |
es_PE |
dc.publisher |
Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_PE |
dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
es_PE |
dc.source |
Universidad Nacional del Altiplano |
es_PE |
dc.source |
Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.subject |
Big Data |
es_PE |
dc.subject |
Coaching organizacional |
es_PE |
dc.subject |
Desempeño laboral |
es_PE |
dc.subject |
Machine Learning |
es_PE |
dc.title |
Coaching organizacional soportado por Big Data y Machine Learning para mejorar el desempeño laboral en la Universidad Nacional del Altiplano Puno - 2021 |
es_PE |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
es_PE |
thesis.degree.name |
Ingeniero de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.discipline |
Ingeniería de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.grantor |
Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas |
es_PE |
dc.type.version |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
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dc.publisher.country |
PE |
es_PE |
dc.subject.ocde |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
es_PE |
renati.advisor.orcid |
https://orcid.org/0000-0003-3314-8768 |
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renati.type |
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
es_PE |
renati.level |
https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional |
es_PE |
renati.discipline |
612076 |
es_PE |
renati.juror |
Sosa Maydana, Carlos Boris |
es_PE |
renati.juror |
Gómez Quispe, Hugo Yosef |
es_PE |
renati.juror |
Mamani Huacani, Zulema Lilian |
es_PE |
renati.author.dni |
76265787 |
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renati.author.dni |
71690598 |
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renati.advisor.dni |
41054835 |
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