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Proyecto de Grado Talento Innova Tech “Medir para Transformar”
| dc.contributor.advisor | Fernández Marín, Iris Leticia | |
| dc.contributor.advisor | Hernández López, Victor Manuel | |
| dc.creator | Ospina Villamil, Yeinson Javier | |
| dc.creator | Bermeo Prieto, Geraldine | |
| dc.creator | Díaz Ballesteros, Rafael Eduardo | |
| dc.creator | Morales García, Sergio Damián | |
| dc.creator.degree | Magíster en Gestión Estratégica de la Información e Innovación Digital | |
| dc.creator.degreeLevel | Maestría | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-25T17:32:51Z | |
| dc.date.available | 2026-06-25T17:32:51Z | |
| dc.date.created | 2026-06-16 | |
| dc.description | Talento Innova Tech es un modelo piloto de analítica avanzada diseñado para el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (en adelante, MinTIC), que evalúa el impacto socioeconómico del Programa Talento Tech en el departamento del Cauca en Colombia. Mediante la integración de ciencia de datos, aprendizaje automático e inferencia relacional, el proyecto trasciende la cuantificación operativa de egresados hacia la identificación técnica de patrones de movilidad social. Este marco metodológico permite optimizar la toma de decisiones estratégicas con evidencia científica. Su diseño modular garantiza la escalabilidad y replicabilidad en otras regiones y programas de formación digital del Ministerio como estándar de medición de valor público. | |
| dc.description.abstract | Talento Innova Tech is an advanced analytics pilot model designed for the Ministry of Information and Communication Technologies (hereinafter, MinTIC), which evaluates the socioeconomic impact of the Talento Tech Program in the Department of Cauca, Colombia. Through the integration of data science, machine learning, and relational inference, the project transcends the operational quantification of graduates toward the technical identification of social mobility patterns. This methodological framework allows for the optimization of strategic decision-making through scientific evidence. Its modular design ensures scalability and replicability across other regions and the Ministry’s digital training programs as a standard for measuring public value. | |
| dc.format.extent | 51 pp | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48713/10336_47978 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/47978 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad del Rosario | |
| dc.publisher.department | Escuela de Ciencias e Ingeniería | |
| dc.publisher.department | Escuela de Ciencias Humanas | |
| dc.publisher.department | Centro de Recursos para el Aprendizaje y la Investigación (CRAI) | |
| dc.publisher.program | Maestría en Gestión Estratégica de la Información e Innovación Digital | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.accesRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | |
| dc.rights.acceso | Bloqueado (Texto referencial) | |
| dc.rights.economicrights | Universidad del Rosario | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source.bibliographicCitation | Banco Mundial. (2023). Economía digital para América Latina y el Caribe: Diagnóstico de país Colombia. Banco Mundial. https://thedocs.worldbank.org/en/doc/61714f214ed04bcd6e9623ad0e215897-0400012021/related/Economia-Digital-Colombia.pdf | |
| dc.source.bibliographicCitation | Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and regression trees. Wadsworth. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2022). Un camino digital para el desarrollo sostenible de América Latina y el Caribe. Naciones Unidas. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/a978ff0a-06bf-42ad-84d4-388c8ccecef4/content | |
| dc.source.bibliographicCitation | Congreso de la República de Colombia. (2009, 30 de julio). Ley 1341 de 2009, por la cual se definen principios y conceptos sobre la sociedad de la información y la organización de las TIC. Diario Oficial No. 47.426. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Congreso de la República de Colombia. (2012, 17 de octubre). Ley Estatutaria 1581 de 2012, por la cual se dictan disposiciones generales para la protección de datos personales. Diario Oficial No. 48.587. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Congreso de la República de Colombia. (2019, 25 de julio). Ley 1978 de 2019, por la cual se moderniza el Sector de las TIC. Diario Oficial No. 51.025. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Gobernación del Cauca. (2024). Regionalización funcional del departamento del Cauca: zonificación de municipios por área de gestión territorial. Gobernación del Cauca. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Moore, M. H. (1998). Gestión estratégica y creación de valor en el sector público. Paidós. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO). (2021). Competencias y habilidades digitales. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380113.locale=en | |
| dc.source.bibliographicCitation | Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., Blondel, M., Prettenhofer, P., Weiss, R., Dubourg, V., Vanderplas, J., Passos, A., Cournapeau, D., Brucher, M., Perrot, M., & Duchesnay, É. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830. | |
| dc.source.bibliographicCitation | Presidencia de la República de Colombia. (2013, 27 de junio). Decreto 1377 de 2013, por el cual se reglamenta parcialmente la Ley 1581 de 2012. Diario Oficial No. 48.834. | |
| dc.source.instname | instname:Universidad del Rosario | |
| dc.source.reponame | reponame:Repositorio Institucional EdocUR | |
| dc.subject | Análisis Exploratorio de Datos | |
| dc.subject | Aprendizaje Automático | |
| dc.subject | Diseño de Datos de Panel | |
| dc.subject | Efectos Fijos Individuales | |
| dc.subject | Factor de Complejidad Laboral | |
| dc.subject | Fuga de Datos | |
| dc.subject | Gobernanza de Datos | |
| dc.subject | Inferencia Relacional | |
| dc.subject | Modelo Longitudinal de Cambio Intra-individual | |
| dc.subject | Movilidad Social | |
| dc.subject | Representatividad Descriptiva | |
| dc.subject.keyword | Exploratory Data Analysis | |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | |
| dc.subject.keyword | Panel Data Design | |
| dc.subject.keyword | Individual Fixed Effects | |
| dc.subject.keyword | Work Complexity Factor | |
| dc.subject.keyword | Data Leak | |
| dc.subject.keyword | Data Governance | |
| dc.subject.keyword | Relational Inference | |
| dc.subject.keyword | Longitudinal Model of Intra-individual Change | |
| dc.subject.keyword | Social mobility | |
| dc.subject.keyword | Descriptive Representativeness | |
| dc.title | Proyecto de Grado Talento Innova Tech “Medir para Transformar” | |
| dc.title.TranslatedTitle | Innova Tech Talent Graduation Project “Measure to Transform” | |
| dc.title.alternative | Talento Innova Tech | |
| dc.type | masterThesis | |
| dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.type.spa | Trabajo de grado | |
| local.department.report | Escuela de Ciencias e Ingeniería | |
| local.department.report | Escuela de Ciencias Humanas | |
| local.regiones | Bogotá |
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