Integración de Datos de Encuestas y Censos mediante Modelos de Aprendizaje Automático

Resumen. La expansión de datos de censos utilizando datos de encuestas y técnicas de aprendizaje automático para generar nuevas variables y detalles sobre las bases de datos existentes. Este proyecto permite un análisis extremadamente detallado de temas como la pobreza y las condiciones laborales, superando notablemente los metodos de medicion tradicionales.

Palabras clave. Modelado predictivo, integración de datos, análisis de pobreza, condiciones laborales.

Conocimientos deseables. Programación en Python (numpy, pandas, scikit-learn, TensorFlow) Estadística aplicada Análisis y visualización de datos Conocimientos básicos de técnicas de machine learning

¿Qué podría aprender quien realice esta tesis? – Desarrollo y validación de modelos de aprendizaje automático Técnicas de integración de datos y manejo de grandes conjuntos de datos Herramientas avanzadas de análisis y visualización de datos Aplicación de métodos cuantitativos a problemas socioeconómicos

Dirección de la tesis
Iglesias, Matias Nehuen
DC
Contacto: matuteiglesias@gmail.com

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