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dc.contributor.advisorChirinos Mundaca, Carlos Alberto
dc.contributor.authorCabanillas Torres, Alvaro Paul Harbert
dc.contributor.authorFarro Vargas, Luis Ademar
dc.date.accessioned2023-01-26T21:21:08Z
dc.date.available2023-01-26T21:21:08Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/10467
dc.description.abstractLa selección de personal enfocado al área gerencial actualmente necesita de una persona encargada para realizar los procesos que conlleva escoger al candidato más adecuado, lo que implica mucho tiempo y dinero. En la actualidad el utilizar un sistema inteligente permite ser capaz de analizar y procesar datos mucho más rápido con el fin de resolver el problema de encontrar al mejor participante al puesto de gerencia. Por ende, este estudio se enfocó en la creación de una Aplicación, cuyo fundamento es un sistema inteligente, donde se evaluaron 5 algoritmos entre ellos Naive Bayes escogiéndose éste como el mejor para utilizar en el software, donde se utilizó un dataset que presenta puntajes de evaluación, así como también datos relevantes de las personas donde permitió entrenar al algoritmo de clasificación para posteriormente ingresar los datos de los postulantes y así determinar si cumplen con las características con las que trabaja el dataset. En base a ello el diseño del software cuenta con un modelo de clasificación mostrando estadísticas basadas en tiempo de respuesta de 12.40, un consumo de memoria de 653.14 Mb y un consumo de CPU de 11.15% además se evaluó la precisión con un porcentaje de 0.992%, una Rcall o exhaustividad de 0.890% y una exactitud con un porcentaje de 0.942%, con todos estos resultados podemos ver que la eficiencia del software Indicándonos en los resultados que el software es bueno para predecir y escoger al mejor candidato al puesto de gerencia.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.source.uriRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectAlgoritmo de clasificaciónes_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectEvaluación de perfile laborales_PE
dc.subjectExactitudes_PE
dc.subjectMetodologíaes_PE
dc.subjectPuesto Gerenciales_PE
dc.subjectNaive Bayeses_PE
dc.subjectSistema Inteligentees_PE
dc.titleDesarrollo de un sistema inteligente para la evaluación de los perfiles por competencia laboral de un puesto gerenciales_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni16721607
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6733-8992es_PE
renati.author.dni71775833
renati.author.dni75557753
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorDiaz Vidarte, Miguel Orlando
renati.jurorBravo Ruiz, Jaime Arturo
renati.jurorBances Saavedra, David Enrique
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionInfraestructura, Tecnología y Medio Ambientees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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