En esta tesis doctoral se presenta una propuesta de Ingeniería de Requisitos (IR) para líneas de productos que integra modelos de análisis del dominio y requisitos en lenguaje natural: (1) se estudia la reutilización de requisitos textuales, definiendo un método de IR basado en reutilización de requisitos en lenguaje natural, denominado SIREN, validado en entornos industriales; se propone además una extensión de SIREN para desarrollo global de software, junto con un repositorio de amenazas y salvaguardas para la IR que se lleva a cabo en entornos globalizados; (2) se describe una evolución de SIREN con el objetivo de modelar el dominio de una línea de productos, los sistemas teleoperados para mantenimiento de cascos de buques; y (3) se plantea la integración de modelos de ingeniería del software con especificaciones de requisitos en lenguaje natural, en este orden, implicando la generación de requisitos textuales a partir de modelos. / In this doctoral thesis an approach to requirements engineering (RE) for product lines integrating domain analysis models and natural language requirements is formulated: (1) the SIREN method is defined, an RE method based on natural language requirements reuse, which has been validated in industrial environments; furthermore, a method extending SIREN to the global software development is defined based on a risks and safeguards repository concerning RE when performed in distributed environments; (2) an evolution of SIREN is proposed with the intent of modeling the software product line of the teleoperated systems for ship hull maintenance; and (3) the interest of the generation of textual requirements starting from software engineering models is corroborated and a flattening correspondence is defined which maps the domain analysis models to natural language requirements.

El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo determinar la cantidad de alumnos matriculados en los diversos programas para el año 2020 dentro del Centro de Capacitación y Desarrollo Global (CCDG), ubicado en la ciudad de Lima; ello, a través del análisis del historial de la data de los años 2018 y 2019. Se ejecutó una investigación predictiva, dado que dicho tipo de investigación tiene como propósito prever o anticipar situaciones futuras, con el fin de tomar buenas decisiones en cuanto a la apertura de vacantes de los diversos programas y diplomados para cubrir la posible demanda de alumnos matriculados y, por otro lado, determinar las variables que permiten captar un mayor número de clientes. La metodología de ciencia de datos aplicada fue la regresión lineal simple; esta es una técnica que ayuda a proyectar el número de alumnos que podrían matricularse en el periodo 2020. Las variables utilizadas para esta técnica fueron la cantidad de alumnos matriculados y el número de meses correspondientes a los dos últimos años analizados. Como resultado, se obtuvo que, posiblemente, se tendrían 3280 alumnos matriculados para el año 2020 en los programas del CCDG, y que la variable más influyente para la atracción son las clases de modalidad virtual; asimismo, los cursos más demandados son la certificación del Organismo Supervisor de las Contrataciones del Estado (OSCE) y los diplomas del Sistema Integrado de Administración Financiera (SIAF). Los medios de contacto más efectivos, y con los que es posible atraer un mayor número de clientes, son la aplicación de WhatsApp y las llamadas telefónicas. / The present research work aims to determine the number of students enrolled in the various programs for the year 2020 within the Global Training and Development Center, located in the city of Lima. This, through the analysis of 2018 and 2019 data history. A predictive research was carried out, since this type of research is intended to foresee or anticipate future situations, in order to make good decisions regarding the opening of vacancies in the various programs and diplomas to cover the possible demand of enrolled students, and, also, to determine the variables that allow a greater customer acquisition. The applied Data Science methodology is simple linear regression, which is a technique that projects the number of students who would enroll in the 2020 period. The variables used for this technique were the number of enrolled students and the number of months corresponding to the last two years analyzed. As a result, there would possibly be 3280 students enrolled by 2020 in the programs offered at the CCDG, and the most influential variable for customer recruitment are virtual classes; also, the most demanded course is OSCE certification and SIAF diplomas. The most effective means of contact, which can attract more clients, are WhatsApp and phone calls. / Trabajo de investigación