Bravo Celedón, María LoretoRifo Amarales, Alejandro2024-02-262024-02-262023https://hdl.handle.net/11447/8417Capstone Project presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Data ScienceLa Universidad del Desarrollo, UDD, ha realizado encuestas a sus exalumnos desde el año 1988. Esta información se ha recopilado en varias planillas Excel, donde a los alumni se les realizan diversas consultas, tanto cerradas como abiertas, esta información ha ido creciendo, construyendo una base principal y cinco archivos adicionales. En la actualidad la base principal cuenta con 29.533 filas y 44 columnas. Los otros archivos secundarios se correlacionan con la base principal a través del RUT del encuestado. A través del presente trabajo, se realiza un análisis de esta encuesta y se utilizan herramientas de Machine Learning, para construir modelos predictivos, identificando variables predictoras sobre la probabilidad de que un estudiante realice estudios de postgrado, mediante modelos de Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost. El resultado de los modelos dio como resultado una precisión de predicción de un 66% para el mejor modelo evaluado.61 p.es070037SEstudiantes universitariosModelos predictivosThesis