La selección de software de administración de base de datos genera desconcierto en las organizaciones que se ven confundidas en la adquisición de productos que satisfagan sus requerimientos informáticos a un costo razonable que brinde rentabilidad y ventaja competitiva a la organización. En este proceso un evento importante es la elaboración de una Solicitud de Propuesta o Request For Proposal (RFP) del software de administración de base de datos. El objetivo principal del presente trabajo es presentar un esquema metodológico que brinden apoyo en la preparación de una RFP de software de administración de base de datos relacional para mainframes y que se pueda aplicar a un amplio rango de organizaciones evadiendo los problemas que puedan ocurrir al elaborar un RFP con esquemas no estructurados, dicho enfoque está basado en esquemas teóricos y en la experiencia de su aplicación en organizaciones en nuestro país y en otros países. El trabajo ha sido concebido para apoyar a los responsables de tomar la decisión de adquirir software en una organización, para que dispongan de un esquema de trabajo y un conjunto de criterios que les apoye en la generación de un RFP de forma que se cumplan los objetivos de la organización en lo que respecta a la satisfacción de los requerimientos de software de administración de base de datos relacional para mainframe y le permita obtener ventaja competitiva. Palabras Claves: SOFTWARE DE ADMINISTRACION DE BASE DE DATOS, MAINFRAME, MODELO RELACIONAL, SOLICITUD DE PROPUESTA, EVALUACION DE SOFTWARE / --- Selection of software database management generates confusion in organizations are confused in the acquisition of products that meet their computing needs at a reasonable cost to provide profitability and competitive advantage to the organization. In this process an important event is the development of a Request for Proposal or Request For Proposal (RFP) management software database. The main objective of this paper is to present a methodological framework to provide support in the preparation of an RFP management software relational database for mainframes and that can be applied to a wide range of organizations avoiding the problems that may occur when preparing one RPF with unstructured schemes, this approach is based on theoretical schemes and the experience of its application in organizations in our country and in other countries. The work has been designed to support those responsible for making the decision to purchase software in an organization, so that they have a framework and a set of criteria to support them in creating an RFP so as to meet the objectives of the organization with respect to meeting the requirements of management software for relational database allows mainframe and gain competitive advantage. Keywords: MANAGEMENT SOFTWARE DATABASE, MAINFRAME, RELATIONAL MODEL, REQUEST FOR PROPOSAL, SOFTWARE EVALUATION

Ingeniero Civil Industrial / Objetivo: Generar un modelo predictivo, basado en Machine Learning (ML) y Natural Language Processing (NLP), que a partir de signos y síntomas detectados en los campos de texto no estructurados del Registro Clínico Electrónico, pueda predecir niveles altos de riesgo cardiovascular de una persona. Contexto: Detectar con anticipación el riesgo cardiovascular podría mejorar de gran manera el bien estar de las personas y disminuir los costos asociados su tratamiento. Actualmente, se usa el criterio de Framingham para detectar riesgo cardiovascular. Problema: El médico puede utilizar muy poco tiempo en un paciente en la atención primaria de salud pública, por lo que no puede "sintetizar" toda la información de la historia clínica para evaluar el riesgo cardiovascular. Además, hay una tendencia a la baja en la cobertura de de los programas preventivos, donde se aplica el formulario Framingham. Luego, existe una alta probabilidad que a un gran número de personas no se les comunique a tiempo su nivel alto de riesgo cardiovascular. Hipótesis: Existe información valiosa en los campos de texto no estructurado del registro clínico electrónico, para detectar de forma temprana Riesgo Cardiovascular. Diseño: Se propone sintetizar de forma automática los registros de todas las atenciones de un paciente, y detectar los signos y síntomas registrados en los campos de texto no estructurado del registro clínico electrónico que permita evaluar y predecir el riesgo cardiovascular de una persona aplicando técnicas de minería de datos (text mining). Se calibró un modelo Logistic Regression, para realizar la predicción sobre Riesgo Cardiovascular. Resultado: Se evaluó el desempeño del modelo de acuerdo a la medida AUC= 0.968 y F-Measure= 88.6%. Además, se agrega valor al detectar riesgo cardiovascular en personas que no pertenecen al PSCV o estaban clasificados con nivel de riesgo moderado o bajo. Conclusión: Es posible validar que existe información valiosa en los campos de texto no estructurado del registro clínico electrónico, que permite detectar de forma temprana el riesgo cardiovascular.

Magíster en Tecnología de la Información / A pesar de los esfuerzos en políticas públicas para brindar acceso a la universidad, la deserción universitaria se ha convertido en un problema prioritario a ser investigado y tratado. La tasa de deserción ha llegado a constituir uno de los principales indicadores de eficiencia interna dentro de cualquier institución de educación superior. Invertir más tiempo en diagnósticos de las causas de la deserción con metodologías adecuadas que permitan predecir ésta con mayor efectividad, contribuye a mejorar la relación efectividad-costo en la gestión de la unidad académica. El objetivo del presente proyecto consiste en investigar y proponer una metodología que permita identificar en forma automática a los estudiantes con mayor riesgo de deserción de las carreras de Ingeniería de la Universidad de Las Américas. Para la implementación de este proyecto se adoptó la metodología CRISP-DM que estructura el proceso de minería de datos en seis fases, que interactúan entre ellas de forma iterativa. Se aplicaron los modelos de Redes Neuronales, Árboles de decisión y Cluster K-medianas para analizar el comportamiento de los estudiantes, evaluando factores como el puntaje promedio obtenido en la Prueba de Selección Universitaria (PSU), el promedio de notas obtenido en la enseñanza media, La edad a la fecha de Ingreso a la institución y el género de los estudiantes. La exactitud de los modelos es calculada a partir del conjunto de datos de pruebas, los cuales indican que ningún modelo predictivo arrojó resultados positivos, debido a esto se analizó el proceso y se llegó a la conclusión que es muy probable que los datos de entrada no eran suficientemente confiables. Dado que dentro de los límites de este trabajo era imposible conseguir datos fidedignos y completos, esta tesis propone una metodología para enfrentar estudios de minería de datos educativa donde se eviten los problemas descritos Como trabajo futuro se propone implementar un proceso de captura de variables relevantes para la investigación, al momento del ingreso del estudiante a la institución superior, de tal manera de facilitar la generación de un almacén de datos para ayudar a la toma de decisiones.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / El problema de Sobrepoblación penal en las cárceles de Chile es una realidad que Gendarmería de Chile ha tenido que enfrentar en los últimos años. El tener una buena predicción de la población penal permite tener información con la cual tomar mejores decisiones (planificación de cárceles considerando la demanda futura por ejemplo) para enfrentar esta situación. Con el fin de modelar este problema se utilizó la metodología KDD para la construcción de un modelo de flujos de la población penal con alcance regional (usando como caso de estudios la región metropolitana). Dada la existencia de variables estacionarias y no estacionarias, la naturaleza cíclica del problema y también el desarrollar un nuevo enfoque científico para la predicción es que se propone crear una herramienta híbrida de minería de datos (para predecir la variable no estacionaria) y simulación de dinámica de sistemas. La variable no estacionaria (Aprehendidos Mayores de Edad) se predijo evaluando diversas técnicas de minería de datos, obteniéndose la mejor predicción con la técnica Support Vector Machine con Kernel Radial, la cual tuvo un error medio porcentual igual a 4,53%. Luego, se simuló el modelo mediante Dinámica de Sistemas y Eventos Discretos, comparando los escenarios con y sin reincidencia. Se obtuvo mejores resultados con la simulación de dinámica de sistema considerando la reincidencia, con un error medio porcentual en la predicción con horizonte de 1 año menor a un 4% para la población de Condenados, y menor a un 2% para la población de Imputados. Se evaluaron las siguientes estrategias para disminuir el tamaño de la población penal: Reducir en un 5% la reincidencia y deportar 500 Condenados de nacionalidad extranjera a sus países de origen. Donde la primera estrategia muestra un resultado con resultados entre corto y mediano plazo pero que se estabiliza para el mediano plazo; y la segunda estrategia muestra una solución instantánea pero que se estabiliza en el mediano plazo, y que entrega resultados menos óptimos que la primera estrategia para el mediano plazo. Los resultados muestran el considerar la reincidencia al predecir la población penal se obtienen mejores resultados, Siendo posible generar una herramienta flexible, capaz de ser remodelada y servir de utilidad para diversas instituciones, en función de generar estrategias óptimas y efectivas en torno a la disminución de la sobrepoblación penal.

El presente Proyecto de Tesis consiste en el diseño de una nueva Red de Telemedicina para una red asistencial en la ciudad de Lima. Se empezará por realizar un estudio acerca del estado actual de la red de comunicación implementada en una red asistencial elegida para así elaborar un diagnóstico que servirá como punto de partida para el proyecto. A continuación se presentará un nuevo diseño de red que contemple los servicios de Telemedicina proyectados. Al finalizar el documento se adjuntará un análisis económico y posteriormente se propondrán algunas recomendaciones para la óptima implementación así como también para la interconexión con las demás redes asistenciales; todo esto con el objetivo de replicar el proyecto en el resto del país. El primer capítulo está centrado en describir el problema que intenta resolver la Tesis y a la vez presenta un diagnóstico acerca del estado actual de los Sistemas de Comunicación de la red asistencial escogida como punto de partida del proyecto. El segundo capítulo busca presentar de forma concisa los requerimientos de operación para una red de Telemedicina según el concepto brindado en el primer capítulo. El tercer capítulo evalúa al detalle los requerimientos técnicos para la implementación de servicios de Telemedicina que serán implementados. El cuarto capítulo presenta el diseño de la Red de Telemedicina. Se detallan las características principales de la misma así como también la especificación técnica respecto al equipamiento. En el quinto capítulo se expone un análisis económico que muestre la viabilidad del proyecto. Se incluirá la propuesta económica de dos alternativas para realizar una comparativa entre ambas. Por último se formulan las conclusiones y recomendaciones finales, que buscan a su vez mostrar los lineamientos para la réplica de la Tesis en proyecciones futuras de las redes asistenciales a nivel nacional. / Tesis

La investigación es una de las funciones más importantes de la PUCP, en la cual participan investigadores y alumnos. De estas investigaciones se obtienen distintos resultados como publicaciones, conferencias, tesis, entre otros. Para obtener información acerca de las investigaciones que han sido o están siendo realizadas en la PUCP, se puede hacer uso de algunas herramientas disponibles en la web. Sin embargo, se puede apreciar que la información disponible es escasa y se encuentra dispersa entre varias herramientas. Por estas razones, se propone el desarrollo de un sistema de gestión de la investigación para la sección de Ingeniería Informática que centralice y gestione la información sobre la investigación y genere reportes que los investigadores consideren necesarios. Este sistema permite el registro de información sobre todos los componentes que forman parte de una investigación en la sección. Con ello se puede consultar el tipo de investigación, paradigma usado o la etapa en la que se encuentra un proyecto, así como los participantes y los resultados del proyecto (como publicaciones y eventos). De la misma manera se puede obtener información sobre investigadores, grupos, proyectos, colaboración científica, financiamiento, líneas de investigación y resultados de un proyecto. A partir de esto, se permite el descubrimiento de información acerca de la investigación en la sección para obtener un panorama más claro sobre su estado. Por otro lado, los investigadores pueden requerir la elaboración manual de reportes solicitados tanto por la universidad como por entidades externas que otorguen financiamiento como FINCyT o FONDECYT. Esta tarea es simplificada con la generación de reportes a partir del sistema desarrollado. Gracias a esto, el usuario puede evaluar el estado de la investigación en cualquier periodo dado, tanto a nivel de la sección como a nivel de un grupo, persona o línea de investigación. Finalmente, para facilitar la migración de datos hacia el sistema, se incluyó un módulo de importación de datos en formato XML. Esto facilita la tarea de migrar la información almacenada en otros sistemas de la universidad o información histórica almacenada en otros medios. / Tesis

En la actualidad existe una creciente necesidad de atención psicológica en nuestro país, por lo que existen muchas instituciones públicas y privadas que ofrecen esto servicios profesionales. La psicoterapia es parte de estos servicios y quienes lo brindan son profesionales especializados en la materia, los cuales atienden a pacientes de diferentes edades y estratos socioeconómicos. Estos tratamientos suelen durar mucho tiempo, por lo que muchos pacientes, por diferentes circunstancias, abandonan el proceso al poco tiempo de haberlo iniciado. La institución, el cual es el caso de estudio, maneja ciertos niveles de deserción medibles durante el tiempo. Estos niveles son manejables en el grado en el que se dan, sin embargo, un creciente aumento del mismo podría generar costos para mantener el equilibrio, el cual deberá ser aplicado a los pacientes, los cuales podrían sentir incomodidad y afectar el proceso terapéutico. La necesidad de tener un mayor control sobre los niveles de deserción y reducirlos ayudaría en gran medida a mejorar la calidad de los servicios que se brindan en la institución. Para la institución, la incertidumbre del abandono en el proceso no permite aplicar medidas correctivas que permitan mejorar los niveles de deserción, sin embargo, la información contenida en la base de datos institucional permite, por cuestiones de investigación, estudiar y analizar los patrones que conllevan al abandono del proceso. Realizar este tipo de análisis sobre una gran cantidad de información implica utilizar métodos computacionales que permitan ayudar a analizar la información de una forma rápida y eficiente. Es por ello, que surge la necesidad de apoyarnos en las ciencias de la computación, específicamente en la minería de datos, para identificar los patrones que permitan predecir y determinar la permanencia de los pacientes durante el proceso. El presente proyecto de fin de carrera pretende entender las causales de la deserción en un proceso psicoterapéutico con el fin de poder predecir, desde el primer contacto entre el paciente y la institución, la permanencia del paciente. Para esto, se plantea el desarrollo de un prototipo funcional que permita predecir la permanencia de los pacientes haciendo uso de algoritmos de árboles de decisión para la predicción. Para la elaboración del prototipo funcional y el cumplimiento de los objetivos, se hizo uso de la herramienta Weka, el cual permitió analizar y seleccionar el algoritmo a usar para la implementación del prototipo. El desbalanceo de clases dificulto el proceso de análisis algorítmico, por tal motivo, se aplicaron métodos de minería de datos para analizar los conjuntos de datos desbalanceados. El lenguaje de programación usado fue Java y los algoritmos que permitieron la predicción fueron incorporados desde las librerías del API de Weka. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, en base a los datos que fueron extraídos de la base de datos institucional. / Tesis

Estructuras de datos de diccionario y técnica de memoization.

Fundamentos de programación. 2. Parte1. Estructuras selectivas

Fundamentos de programación. 2. Parte2. Estructuras selectivas