Tasa de asistencia y aprobación a exámenes de CADP

Este conjunto de datos contiene información sobre la tasa de presentismo y aprobación de exámenes de la materia Conceptos de Algoritmos, Datos y Programas (CADP) de la Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, entre los años 2019 y 2023.

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Villarreal, Gonzalo Luján
Formato: Conjunto de datos
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Ciencias Informáticas
https://purl.org/becyt/ford/1.2
presentismo
aprobados
desaprobados
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/157959
https://doi.org/10.35537/10915/157959
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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spelling I19-R120-10915-1579592023-09-21T17:05:10Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/157959 https://doi.org/10.35537/10915/157959 Tasa de asistencia y aprobación a exámenes de CADP Villarreal, Gonzalo Luján 2023-09-21T17:01:39Z 2023-07-20 es Ciencias Informáticas https://purl.org/becyt/ford/1.2 presentismo aprobados desaprobados Este conjunto de datos contiene información sobre la tasa de presentismo y aprobación de exámenes de la materia Conceptos de Algoritmos, Datos y Programas (CADP) de la Facultad de Informática, Universidad Nacional de La Plata, entre los años 2019 y 2023. Contenidos del paquete: - LEAME.txt: archivo con instrucciones y descripción de los datos en español - README.txt: archivo con instrucciones y descripción de los datos en inglés - docker-compose.yml: entorno de ejecución para los modelos de regresión - script/Dockerfile: especificaciones para construir la imagen docker - script/prediccion_de_asistentes_y_aprobados_en_cadp.py: script python para ejecución con docker - Prediccion_de_asistentes_y_aprobados_en_CADP.ipynb: notebook para ejecución en entornos como Google Colab o Jupyter Fil: Villarreal, Gonzalo Luján. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática; Argentina. Facultad de Informática Conjunto de datos Conjunto de datos http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) application/zip 2019-2023 La recolección de datos se realizó de manera manual, evaluando para cada examen de cada cuatrimestre la cantidad de alumnos en condiciones de rendir, la cantidad de asistentes al examen, y las cantidades de aprobados, desaprobados e insuficientes.
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