D. Recursos Educativos Digitales
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Examinando D. Recursos Educativos Digitales por Autor "Fundación Universitaria Compensar"
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Publicación Acceso abierto Business Intelligence - Reconocimiento(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarEste recurso es la cápsula formativa de la sección de reconocimiento del curso de Business Intelligence, contiene el contexto de la etapa, propósito de la etapa y glosario del curso con 7 términos.Publicación Acceso abierto Define KPIs específicos para medir el progreso de cada objetivo estratégico(Fundación Universitaria Compensar, 2024-12-17) Fundación Universitaria CompensarEl recurso explica cómo establecer KPIs que permitan medir de forma efectiva el cumplimiento de los objetivos estratégicos de una organización. Expone los conceptos fundamentales sobre indicadores, sus características, y su utilidad en la toma de decisiones. Además, brinda una metodología clara para su definición, desde la comprensión del objetivo hasta la selección del indicador adecuado, promoviendo una gestión basada en resultadosPublicación Acceso abierto Herramientas, actualizaciones y acciones correctivas(Fundación Universitaria Compensar, 2024-12-17) Fundación Universitaria CompensarEl recurso explica los pasos para formular un objetivo estratégico claro y alineado con la misión de una organización. A través de ejemplos ilustrativos, se destacan los elementos fundamentales que debe contener un objetivo bien construido, como el verbo de acción, el resultado esperado y el marco temporal. Está diseñado para facilitar su comprensión y aplicación en procesos de planificación institucional.Publicación Acceso abierto Minería de datos: Conceptos iniciales(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarLa presentación ofrece una introducción a los conceptos básicos de la minería de datos, destacando la importancia de los algoritmos como herramientas para procesar y transformar datos en información útil. Explica cómo el machine learning permite construir modelos predictivos mediante métodos supervisados —como SVM, árboles de decisión y probabilísticos— y no supervisados —como K-means, agrupamiento jerárquico y canopy—. A través de ejemplos aplicados, se ilustra cómo estas técnicas ayudan a descubrir patrones y apoyar la toma de decisiones basada en datos.Publicación Acceso abierto Minería de datos_ Lección_Tema 2: Técnicas(Fundación Universitaria Compensar, 2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarEste recurso permite descubrir temas de la minería de datos, donde los datos basados en árboles de decisión trae la fácil interpretación, el manejo de datos mixtos y ejemplos. En reglas de asociación se evidencia el descubrimiento de relaciones, el soporte y la confianza y el ejemplo. En Algoritmos evolutivos se muestra la inspiración biológica, la optimización global y el ejemplo. En el tema de lógica difusa se evidencia el manejo de incertidumbre, los sistemas expertos y el ejemplo. Por último, en las redes bayesianas se muestra el modelado de probabilidades, la inferencia causal y el ejemplo.Publicación Acceso abierto Recopilación de datos(2025-05-02) Fundación Universitaria CompensarImagen de portada de recopilación de datos. Datos de los clientes, incluyendo información sobre los planes de servicio.