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En la actualidad la educación es una necesidad primordial que todo individuo debe tener, es fundamental para que las naciones puedan lograr un nivel cultural y social elevado. Por todo esto la deserción escolar es un problema social. la cual se ha convertido en un principal foco de efectos negativos que repercuten en la sociedad. Esta problemática se ve muy enmarcado en los países de tercer mundo, así como en los países desarrollados. En Colombia por todo lo generado en el conflicto ese índice se ve disparado, afectado de esta forma a toda la sociedad estudiantil de Colombia. El Sena el cual tiene como eje primordial brindar formación técnica y tecnológica a todos los colombianos, no puede ser ajeno a esta problemática. Una de las primicias importante dentro la misión del Sena es la formación profesional integral, para la incorporación y el desarrollo de las personas en actividades productivas que contribuyan al desarrollo social.  Todo este trabajo es afectado por una problemática que se presenta en los últimos años que es la deserción estudiantil. Analizando detalladamente la problemática se logra determinar que aprendices desertan por muchos factores socios económicos, culturales, familiares, laborales, bajo rendimiento académico o inasistencia al programa de formación. Por toda esta problemática esta investigación pretende Desarrollar un sistema predictivo de deserción de aprendices del centro nacional colombo alemán, aplicando técnicas de minería de datos. La metodología a utilizar es primero hacer limpieza de datos, segundo  integración y selección de datos, tercero  creamos la bodega de datos, Cuarto aplicamos la técnica ETL, por ultimo aplicamos técnicas de minería de datos. Logrando obtener un modelo para predecir que aprendiz desertara utilizando técnicas de Data Mining. Posterior se realiza pruebas al modelo para determinar cuál es la técnica más confiable, para predecir deserción estudiantil en el Sena Colombo Alemán

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Main author information

Heiner Cabarcas Bonilla (Colombia) 9487
Scientific production

Co-authors information

Carolina Garzón Rodriguez (Colombia) 9516
Scientific production

Status:

Approved