Ferres, LeonardoCotapos Mendoza, Jorge2021-10-062021-10-062021-09http://hdl.handle.net/11447/4794Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceEn este proyecto se plantea la necesidad de robustecer el sistema de mantenimiento de la infraestructura de algunos datacenter, con el objetivo de generar un modelo predictivo de averías, lo que genera eficiencia en los recursos económicos y materiales. Dentro de los datacenter con los cuales se elabora este proyecto existen algunos reconocidos internacionalmente y deben cumplir con altos estándares de la industria, donde la entidad mas reconocida es UpTime Institute. La metodología empleada consiste en crear un modelo predictivo con las averías materializadas en los componentes de la infraestructura de los datacenters, considerando la librería de scikit learn en Python. Los datos son propiedad del área de mantención de infraestructura datacenter y fueron compartidos exclusivamente para este proyecto, el contenido corresponde a las actividades realizadas por el área y el periodo considerado es del año 2014 al 2020. El resultado final fue lograr un modelo predictivo con un puntaje de 88,3% de precisión para todos los grupos de componentes con clasificación por avería, mes y datacenter afectado.61 p.esDatacenterPredicciónAlgoritmoAveríasMantención070037SThesis