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Secretaría académica de la UASLP llevó a cabo con éxito taller de análisis de datos multivariados

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martes, abril 16, 2024

En las instalaciones de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) la secretaría académica, se llevó acabo con una amplia participación de docentes, el taller «Toma de decisiones académicas desde el análisis de datos multivariados”, dirigido a profesores, investigadores, y administrativos, en la sala de cómputo de esta entidad.

En entrevista el ponente doctor Antonio Morante Lezama, señaló que en el taller se le enseño a los participantes a manejar y analizar información con distintas variantes, a través de un software llamado “R”, el cual es libre, gratuito y se puede utilizar en diferentes plataformas.

Para ejemplificar los datos multivariados, comparó el proceso de admisión, donde se genera mucha información, como el promedio de egreso del aspirante, la escuela de procedencia, calificaciones del examen Ceneval, de conocimiento y psicométrico, cada uno de estos puntos es una variable.

El doctor Antonio Morante Lezama explicó que comúnmente se estudia cada variable por separado, sin embargo sí se quiere obtener un panorama general es necesario analizar todas las variantes en conjunto, a esto se le llama análisis de datos multivariados.
Compartió que el software “R”, permite al usuario explotar al máximo los datos que se desean analizar, cubriendo las necesidades básicas de las áreas administrativas y académicas.

Añadió que a comparación de otros softwares con las mismas características, estos llegan a constar de 500 mil hasta 1 millón de pesos anuales, mientras este es completamente gratuito y puede ser utilizado fuera del campus universitario desde cualquier plataforma, ya se Windows, Mac, Linux, etc.

El maestro, Antonio Morantes expresó que: “Muchas veces se toman decisiones sin tener un análisis informado, podría decirse que por intuición, por ejemplo en el examen de ingreso a la UASLP, se necesita determinar cuáles son los parámetros que nos permitirán predecir quienes podrían tener mejor desempeño como alumnos”.

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