Este estudio tiene como objetivo evaluar el futuro de los casos confirmados de Covid-19 en el Perú, utilizando el modelo de regresión no lineal de Gompertz. Los datos utilizados están basados en los informes oficiales del Ministerio de Salud del Perú (MINSA). El valor acumulado de casos fatales fue sometido a un análisis interactivo por el método de mínimos cuadrados no lineales para proyectar el modelo. A partir de la derivada de primer orden del modelo predictivo fue obtenido la curva de casos fatales diarios. Usando la tasa de letalidad como proporción entre infectados y casos fatales, además del desfase promedio de días entre estos, fue posible estimar la curva epidémica. Por el momento, el modelo predictivo sugiere que el Perú estaría en un descenso lento de la curva epidémica, distanciandose del pico de contagios por día. Asimismo, se observó una tendencia de alcanzar unos 550 mil infectados y unos 19 mil fallecidos hasta fines del año 2020. Las predicciones de los modelos matemáticos pueden variar con la actualización periódica de datos, predicciones actualizadas serán publicadas en www.yupay-dynamic.com

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información / Este proyecto busca la optimización del servicio de mantenimiento en una de las unidades de negocios más importantes de Distribuidora Cummins Chile: el Mining Group. El Mining Group concentra aproximadamente el 50% de la venta y el 50% del margen de la empresa entregando servicios a la minería, es por lo anterior, que esta área es considerada estratégica para la búsqueda de oportunidades de mejora a través de sus procesos productivos, además de encontrarse en un periodo de recesión en cuanto a la carga de trabajo por la contracción actual del mercado, lo que genera oportunidades de mejora que deben ser aprovechados de la mejor forma posible. Basado en las líneas de desarrollo que Distribuidora Cummins Chile S.A. ha definido en su estrategia corporativa, se ha decidido como objetivo la búsqueda de un modelo de predicción de fallas en la flota de motores Cummins que se encuentran en funcionamiento en las distintas faenas mineras a lo largo de Chile, esto permitirá optimizar los procesos productivos relacionados a los servicios de mantención de motores, cuyo efecto, ofrecerá beneficios de forma indirecta a las distintas faenas, siendo su principal consecuencia la búsqueda de disminución de costos de mantenimiento correctivo mediante la identificación de patrones de falla en la flota total de la empresa, lo anterior, desarrollado bajo la metodología de Macroprocesos definida por el profesor Oscar Barros. / CONICYT-PCHA/Magíster Nacional/2014 - 22140129 Powered@NLHPC: Esta investigación fue parcialmente apoyada por la infraestructura de supercómputo del NLHPC (ECM-02) Powered@NLHPC: This research was partially supported by the supercomputing infrastructure of the NLHPC (ECM-02 / 7/11/2021

El objetivo principal de este estudio es proponer un nuevo modelo para proyectar el precio de largo plazo del cobre, de acuerdo al análisis de factores relevantes de su mercado, la aplicación de fórmulas econométricas y técnicas de simulación de riesgo. Siendo Chile el mayor productor de cobre de mina a nivel mundial con un 35% de la producción total, representando el cobre un 57% de sus exportaciones y un 22% del Producto Interno Bruto, el desarrollo de este trabajo se justifica dado el enorme impacto que este metal y sus proyecciones, tiene sobre la economía nacional. En una primera etapa, puesto que serán los fundamentos del mercado los que dominen el precio del cobre en el largo plazo, se estudia el mercado del cobre de mina, la determinación del precio, su evolución histórica, y un análisis de la oferta y la demanda. A partir de este estudio se determinan las variables explicativas del precio a futuro, las que pasan a constituir la base del modelo econométrico propuesto, una regresión múltiple lineal. Finalmente asociando a las variables finales obtenidas, funciones de distribución de frecuencias y aplicando técnicas de simulación de riesgo, se obtuvo un precio de largo plazo para el cobre, el que se comparó con pronósticos especializados. Respecto a las variables que explican el modelo econométrico propuesto estas fueron el Costo Promedio de Cátodo de Cobre, el Consumo de Cobre de China, el Dólar Observado de Estados Unidos y el Precio del Aluminio. Asumiendo para cada una de ellas una distribución normal y dos escenarios de simulación, uno “conservador” que considera la información asociada al período 1985-2006, y otro “optimista” que considera la información asociada a los últimos diez años, período 1997-2006, los resultados obtenidos indican un precio de largo plazo para el cobre de 135 centUS$/lb para el escenario “conservador” y un precio de largo plazo para el cobre de 140 centUS$/lb para el escenario “optimista”. Por otro lado, el pronóstico especializado arrojó un promedio para el precio de largo plazo del cobre de 131 centUS$/lb. Se concluye que el modelo propuesto es válido en su predicción. El escenario “conservador” es consistente con el pronóstico especializado promedio, sólo un 3% mayor, y muy cercana a la estimación de CODELCO (130 centUS$/lb) y Consultoras Especialistas (132 centUS$/lb). Sin embargo el modelo “optimista” no se descarta, si bien es un 7% mayor que el pronóstico especializado promedio, refleja la tendencia al alza del precio del cobre de los últimos tres años. Para ambos escenarios el Consumo de Cobre de China es la variable más significativa, explicando el 36% del precio. Finalmente como mejoras del modelo propuesto, se recomienda incorporar en el análisis información con anterioridad a 1985, proponer nuevas variables explicativas del precio del cobre, y ajustar el modelo hacia una fórmula no necesariamente lineal.

The recent advent of High-Throughput Sequencing (HTS) methods has triggered a revolution in gene regulation studies. Demand has never been higher to process the immense amount of emerging data to gain insight into the regulatory mechanisms of the cell. We address this issue by describing methods to analyze, integrate and interpret HTS data from different sources. In particular, we developed and benchmarked Pyicos, a powerful toolkit that offers flexibility, versatility and efficient memory usage. We applied it to data from ChIP-Seq on progesterone receptor in breast cancer cells to gain insight into regulatory mechanisms of hormones. Moreover, we embedded Pyicos into a pipeline to integrate HTS data from different sources. In order to do so, we used data sets from ENCODE to systematically calculate signal changes between two cell lines. We thus created a model that accurately predicts the regulatory outcome of gene expression, based on epigenetic changes in a gene locus. Finally, we provide the processed data in a Biomart database to the scientific community. / La llegada reciente de nuevos métodos de High-Throughput Sequencing (HTS) ha provocado una revolución en el estudio de la regulación génica. La necesidad de procesar la inmensa cantidad de datos generados, con el objectivo de estudiar los mecanismos regulatorios en la celula, nunca ha sido mayor. En esta tesis abordamos este tema presentando métodos para analizar, integrar e interpretar datos HTS de diferentes fuentes. En particular, hemos desarollado Pyicos, un potente conjunto de herramientas que ofrece flexibilidad, versatilidad y un uso eficiente de la memoria. Lo hemos aplicado a datos de ChIP-Seq del receptor de progesterona en células de cáncer de mama con el fin de investigar los mecanismos de la regulación por hormonas. Además, hemos incorporado Pyicos en una pipeline para integrar los datos HTS de diferentes fuentes. Hemos usado los conjuntos de datos de ENCODE para calcular de forma sistemática los cambios de señal entre dos líneas celulares. De esta manera hemos logrado crear un modelo que predice con bastante precisión los cambios de la expresión génica, basándose en los cambios epigenéticos en el locus de un gen. Por último, hemos puesto los datos procesados a disposición de la comunidad científica en una base de datos Biomart.

En la actualidad, el rol que cumplen los bancos en la economía del país y el impacto que tienen en las diferentes clases sociales es cada vez más importante. Estos siempre han sido un mercado que históricamente ha recibido un gran número de quejas y reclamaciones. Es por ello que, un mal servicio por parte del proveedor, una deficiente calidad de los productos y un precio fuera de mercado son las principales razones por las que los clientes abandonan una entidad bancaria. Esta situación va aumentando cada vez más y los bancos muestran su preocupación por este problema intentando implementar modelos que hasta el momento no han logrado cumplir con los objetivos. Además, existe un elevado nivel de competencia que obliga a las entidades financieras a velar por la lealtad de sus clientes para intentar mantenerlos e incrementar su rentabilidad. Este proyecto propone un Modelo de Análisis Predictivo soportado con la herramienta SAP Predictive Analytics, con el fin de ayudar en la toma de decisiones para la retención o fidelización de los clientes potenciales con tendencia a la deserción en la entidad bancaria. Esta propuesta se realizó mediante la necesidad de los mismos de conocer la exactitud de deserción de sus clientes categorizados potenciales. Se desarrolló una interfaz web como canal entre el Modelo de Análisis Predictivo propuesto y la entidad bancaria, con el fin de mostrar el resultado obtenido por el modelo indicando la exactitud, en porcentaje, de los clientes con tendencia a desertar. Además, como Plan de continuidad se propone 2 proyectos en base a la escalabilidad del Modelo de análisis predictivo propuesto, apoyándonos en la información obtenida en la etapa de análisis del modelo mismo. / Currently, the role played by banks in the country's economy and the impact they have on different social classes is increasingly important. These have always been a market that has historically received a large number of complaints and claims. It is therefore, poor service by the supplier, poor product quality and a price outside the market are the main reasons why customers leave a bank. This situation is increasingly and banks. In addition, there is a high level of competition that forces financial institutions and the loyalty of their customers to try to maintain them and increase their profitability. This project proposes a Predictive Analysis Model supported with the SAP Predictive Analytics tool, in order to help in making decisions for the retention or loyalty of clients with the tendency to drop out in the bank. This proposal was made through the need to know the accuracy of the desertion of its categorized clients. A web interface is shown as a channel between the Predictive Analysis Model and the bank, in order to show the result by the model that indicates the accuracy, in percentage, of clients with a tendency to defect. In addition, as a continuity plan, 2 projects are proposed based on the scalability of the Predictive Analysis Model, based on the information in the analysis stage of the model itself. / Tesis

El presente trabajo muestra la situación actual de la demanda de Gas Liquado de Petroleo (GLP) en el mercado peruano con respecto al parque automotor durante los últimos 6 años. El objetivo general es predecir la demanda de GLP para el segundo semestre del año 2021, a través de las variables más relevantes a fin de conocer si la producción local más la importación de este tipo de combustible (GLP) será la suficiente para cubrir la demanda del sector automotriz. La metodología utilizada por el equipo de ciencia de datos es Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), la cual consiste en seguir una serie de diez etapas, en cada una de ellas se ira descubriendo y analizando las variables que serán relevantes para la elaboración del modelo deseado. El modelo seleccionado por el equipo de ciencia de datos es el modelo de aprendizaje predictivo ya que este agrupa varias técnicas estadísticas de modelización, lo cual incluye algoritmos de aprendizaje automático. Posteriormente las Herramientas que se utilizarán para un mejor Análisis y entendimiento de la problemática serán Power BI, KNime y Python. / This paper shows the current situation of Liquefied Petroleum Gas (LPG) demand in the Peruvian market with respect to the vehicle fleet during the last 6 years. The general objective is to predict the LPG demand for the second semester of the year 2021, through the most relevant variables to know if the local production plus the import of this type of fuel (LPG) will be enough to cover the demand of the automotive sector. The methodology used by the data science team is Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), which consists of following a series of ten stages, in each of which the variables that will be relevant for the elaboration of the desired model will be discovered and analyzed. The model selected by the data science team is the predictive learning model because it groups several statistical modeling techniques, including machine learning algorithms. Subsequently, the tools to be used for a better analysis and understanding of the problem will be Power BI, KNime and Python. / Trabajo de investigación

Quercus humboldtii es la única especie de roble sudamericano que cubre ciertas zonas de alta y media montaña del norte de los Andes. Históricamente, los bosques de robles han sido utilizados para leña y sustituidos por cultivos. Como consecuencia, su extensión prehispánica se redujo al 28%. Recientemente, su persistencia se ha visto amenazada por los incendios forestales. En las últimas décadas, la cubierta forestal de robles se ha reducido al aumentar la frecuencia de los incendios forestales, y la regeneración de los robles de manera sexual post-incendio es limitada, sin embargo presentan una gran habilidad para rebrotar desde la cepa, la copa o de manera simultánea. Tras el uso agrícola y los incendios recurrentes de la vegetación, los robledales son sustituidos por densos matorrales con una elevada cobertura de arbustos y especies herbáceas exóticas invasoras. En estos matorrales no hay dispersión de bellotas y la sucesión forestal es nula. Este estudio evalúa la regeneración de matorrales y robledales afectados por incendios en el norte de los Andes, así como los factores limitantes para la germinación y el establecimiento de robles en bosques de robles y matorrales andinos afectados por incendios. En un experimento manipulativo, medimos la germinación y el enraizamiento de bellotas y el desarrollo de plántulas plantadas bajo bosques de roble, matorrales intactos y matorrales en los que se habían eliminado especies exóticas invasoras. Encontramos que Q. humboldtii puede germinar, sobrevivir y crecer en altas proporciones tanto en bosques como en matorrales. Sin embargo, sorprendentemente fueron significativamente menores en el bosque de robles. Las condiciones ambientales intrínsecas a los bosques de robles, como pendientes más pronunciadas, alta cobertura de copas y depredación de bellotas, impidieron la germinación y el establecimiento. Por otro lado, nuestros resultados de germinación, supervivencia y crecimiento demuestran que si se superan las limitaciones de disponibilidad y dispersión, las bellotas y plántulas de roble andino pueden establecerse en robledales y matorrales afectados por incendios con o sin especies exóticas invasoras. Aunque las exóticas no afectan directamente al reclutamiento de Q. humboldtii, consideramos que indirectamente la alta densidad de biomasa de las especies exóticas invasoras funciona como combustible para los incendios forestales, influyendo en la frecuencia y magnitud de los mismos y destruyendo así las semillas y jóvenes reclutas de Q. humboldtii. El reclutamiento de Q. humboldtii en este sistema requiere entonces aliviar simultáneamente la restricción en la disponibilidad y dispersión de semillas pero también suficiente tiempo sin fuego para que los reclutas establecidos puedan crecer y desarrollar estructuras de protección contra el fuego y activar su capacidad de rebrote. El desarrollo de estas estrategias requiere una gestión integral del fuego y la reintroducción asistida de semillas y plántulas de Q. humboldtii.