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Desarrollo de un sistema inteligente para la evaluación de los perfiles por competencia laboral de un puesto gerencial
dc.contributor.advisor | Chirinos Mundaca, Carlos Alberto | |
dc.contributor.author | Cabanillas Torres, Alvaro Paul Harbert | |
dc.contributor.author | Farro Vargas, Luis Ademar | |
dc.date.accessioned | 2023-01-26T21:21:08Z | |
dc.date.available | 2023-01-26T21:21:08Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12802/10467 | |
dc.description.abstract | La 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.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - USS | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional USS | es_PE |
dc.subject | Algoritmo de clasificación | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_PE |
dc.subject | Evaluación de perfile laboral | es_PE |
dc.subject | Exactitud | es_PE |
dc.subject | Metodología | es_PE |
dc.subject | Puesto Gerencial | es_PE |
dc.subject | Naive Bayes | es_PE |
dc.subject | Sistema Inteligente | es_PE |
dc.title | Desarrollo de un sistema inteligente para la evaluación de los perfiles por competencia laboral de un puesto gerencial | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.dni | 16721607 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-6733-8992 | es_PE |
renati.author.dni | 71775833 | |
renati.author.dni | 75557753 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Diaz Vidarte, Miguel Orlando | es_PE |
renati.juror | Bravo Ruiz, Jaime Arturo | es_PE |
renati.juror | Bances Saavedra, David Enrique | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Infraestructura, Tecnología y Medio Ambiente | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |