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Data Science: Tesis

Guía temática UPC de Data science, que cubre los tópicos de data análisis, big data, data mining y business analytics.

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Tesis y trabajos recomendados

Angeles, G. A., Aspilcueta, C. N., Jara, N. E., & Turpo, L. A. (2020). Aplicación de Data Science en la empresa Partners Technology S. A. C. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/655788

Carrera, S. M., & Lau, J. D. (2020). Aplicación de data science a la industria de la lejía. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/655785

Ccora, Y., Jeri, N., & Enriquez, R. G. (2020). Aplicación de Data Science Specialist. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/652070

Escobar, V. E., Lazo, Z. E., Padilla, B. O., & Sangay, A. A. (2020). Aplicación de Data Science en la productividad de emisiones de pólizas. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/655784

Fosca, A. (2020). Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning. [Trabajo de investigación de bachillerato, Pontificia Universidad Católica del Perú]. Repositorio institucional Pontificia Universidad Católica del Perú. https://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/20.500.12404/17338

Olivera, L. A., Sialer, M. A., & Velarde, J. J. (2020). Aplicación de Data Science para el análisis de una campaña de respuesta directa televisiva de UNICEF Perú. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/655986

Pignano, A. S., & Pino, P. J. (2021). La generación de valor mediante el uso de data science en la toma de decisiones comerciales de tiendas por departamento. [Trabajo de investigación de bachillerato, Pontificia Universidad Católica del Perú]. Repositorio institucional Pontificia Universidad Católica del Perú.  https://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/20.500.12404/19468

Rojas, P. G., & Villantoy, A. A. (2020). Método de evaluación de variables e indicadores para el proceso de Bloque de Cirugía utilizando Process Mining y Data Visualization. [Trabajo de investigación de bachillerato, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/653654

Almeyda, J. M. (2021). Dirección de la Estrategia de Data en el grupo CREDICORP. [Tesis de licenciatura, Pontificia Universidad Católica del Perú]. Repositorio institucional Pontificia Universidad Católica del Perú.  https://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/20.500.12404/19161

Cáceres, A. D., & Paucar, F. L. (2020). Modelo de Data Science para la evaluación de clientes de cajas rurales sin historial crediticio. [Tesis de licenciatura, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/653294

Coronado Agüero, H. T. (2021). ¿Qué tan rígidos son los precios en línea? Evidencia para Perú usando Big Data. [Tesis de licenciatura, Universidad Científica del sur]. Repositorio académico de la Universidad Científica del sur.  https://repositorio.cientifica.edu.pe/handle/20.500.12805/1745

Evangelista, M. E., & Coronado, A. J. (2020). Modelo para la evaluación de variables en el Sector Salud utilizando Process Mining y Data Visualization. [Tesis de licenciatura, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/653132

Galarreta, M. I., & Vélez, I. B. (2020). La ética aplicada en el uso de la Big Data. [Tesis de licenciatura, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas]. Repositorio institucional de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas.  https://repositorioacademico.upc.edu.pe/handle/10757/653432

Orihuela, G. Y. (2019). Aplicación de Data Science para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional del Centro del Perú. [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional del Centro del Perú]. Repositorio institucional de la Universidad Nacional del Centro del Perú.  http://repositorio.uncp.edu.pe/handle/20.500.12894/5837

Vargas, R. (2020). Análisis de data mining en redes sociales enfocado al análisis de opiniones. Revisión de la literatura científica. [Tesis de licenciatura, Universidad Privada del Norte]. Repositorio institucional de la Universidad Privada del Norte.  https://repositorio.upn.edu.pe/handle/11537/24134

Aleta, A., Moreno, Y., & Meloni, S. (2020). Networks, Epidemics and Collective Behavior: From Physics to Data Science. [Tesis de maestría, Universidad de Zaragoza]. Repositorio Digital de la Universidad de Zaragoza. https://zaguan.unizar.es/record/89307

Galassi, A. N. (2020). Data Mining of United States Greenhouse Gas Emission Inventory for Visualization and Analysis of Emission Trends. [Tesis de maestría, Universidad Politécnica de Cataluña (UPC)]. Portal del conocimiento abierto de la UPC. https://upcommons.upc.edu/handle/2117/332209

Monedero, Á. J. (2019). Análisis y visualización Big Data en eventos deportivos. [Tesis de maestría, Universidad de Valladolid]. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid. https://uvadoc.uva.es/handle/10324/38979

Rosado, C. (2017). SmartBus: Big Data & Data Science en Transporte Urbano. [Tesis de maestría, Universidad Autónoma de Madrid]. Repositorio de datos de investigación de la Universidad Autónoma de Madrid. https://repositorio.uam.es/handle/10486/681129

Silva, R. N. M. (2019). Visualization of Roll Call Data for Supporting Analyses of Political Profiles. [Tesis de maestría, Universidad de Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)]. Repositorio digital de tesis y disertaciones de la UFRGS. https://lume.ufrgs.br/handle/10183/199555

Stagi, R. (2020). Tracing methodologies and tools for artificial intelligence and data mining Java applications. [Tesis de maestría, Universidad Politécnica de Cataluña (UPC)]. Portal del conocimiento abierto de la UPC. https://upcommons.upc.edu/handle/2117/335974

Ashkiani, S. (2019). Four essays on data visualization and anomaly detection of data envelopment analysis problems. [Tesis doctoral, CBUC, CESCA]. Repositorio de la Universidad Pompeu Fabra. https://www.tdx.cat/handle/10803/669593

Deibe, D. (2019). Geospatial Processing and Visualization of Point Clouds: From GPUs to Big Data Technologies. [Tesis doctoral, Universidad de A Coruña (UDC)]. Repositorio de la Universidad de A Coruña. https://ruc.udc.es/dspace/handle/2183/24513

García, D. J. (2020). Big Data ensembles for classification and Smart Data extraction. [Tesis doctoral, Universidad de Granada (UGR)]. Repositorio Institucional de la Universidad de Granada. https://digibug.ugr.es/handle/10481/62290

Leis, A. 1. (2021). Studying depression through big data analytics on Twitter. [Tesis doctoral, CBUC, CESCA]. Repositorio de la Universidad Pompeu Fabra. https://www.tdx.cat/handle/10803/671365#page=1

Luna, J. M. (2019). New internal and external validation indices for clustering in Big Data. [Tesis doctoral, Universidad de Sevilla]. Depósito de investigación de la Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/handle//11441/90302

Maillo, J. (2020). Fast k-nearest neighbors for Big Data and Smart Data. [Tesis doctoral, Universidad de Granada (UGR)]. Repositorio Institucional de la Universidad de Granada. https://digibug.ugr.es/handle/10481/62892

Montero, P. (2019). Statistical learning in complex and temporal data: Distances, two-sample testing, clustering, classification and Big Data. [Tesis doctoral, Universidad de A Coruña (UDC)]. Repositorio de la Universidad de A Coruña. https://ruc.udc.es/dspace/handle/2183/21647

Ramón-Cortés, C. (2020). Programming models to support data science workflows. [Tesis doctoral, CBUC, CESCA]. Repositorio de la Universidad de A Coruña. http://hdl.handle.net/10803/669728

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