Portela García-Miguel, JavierBlanco Iglesias, Jorge2023-06-172023-06-172019-09https://hdl.handle.net/20.500.14352/14346El abandono de los programas de grado constituye uno de los problemas centrales de la gestión universitaria actual. Se puede abordar y tratar de explicar desde perspectivas descriptivas, pero sin lugar a duda constituye un enfoque diferente e interesante tratar de predecirlo antes de que se produzca. En este trabajo, tomando como punto de partida los datos académicos del Grado en Estadística Aplicada de la Universidad Complutense de Madrid, se llevarán a cabo labores de predicción basadas en algoritmos de Machine Learning que ayuden a definir si, efectivamente, es posible predecir el abandono universitario en base al rendimiento académico y qué asignaturas podrían ejercer de principales predictores del abandono tras el primer curso académico.spamaster thesisopen access519.22-7371.212.72519.216378Abandono universitarioPredicción del AbandonoMachine LearningGrado en EstadísticaUniversidad Complutense de MadridUniversity DropoutDropout ForecastingDegree in StatisticsEstadísticaProbabilidades (Estadística)Enseñanza universitaria1209 Estadística1208 Probabilidad5801.08 Enseñanza Programada