---
title: "Generación de modelos analíticos de datos"
summary: "Generación de modelos analíticos de datos. Página institucional de Aseguramiento de la Calidad en la Universidad Externado de Colombia. Apoyo en la construcción de modelos de analítica de datos, que permitan describir, analizar y predecir diferentes fenómenos en el ámbito de la educación superior, a través de herramientas como estadística descriptiva e inferencial, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial."
description: "Apoyo en la construcción de modelos de analítica de datos, que permitan describir, analizar y predecir diferentes fenómenos en el ámbito de la educación superior, a través de herramientas como estadística descriptiva e inferencial, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial."
url: "https://beta.uexternado.edu.co/aseguramiento-de-la-calidad/generacion-de-modelos-analiticos-de-datos-2/"
type: "page"
schema_type: "Article"
language: "es"
site: "Universidad Externado de Colombia"
section: "Aseguramiento de la Calidad"
published: "2025-11-23T22:59:19-05:00"
updated: ""
---

Publicado: 23 de noviembre de 2025

# Generación de modelos analíticos de datos

Apoyo en la construcción de modelos de analítica de datos, que permitan describir, analizar y predecir diferentes fenómenos en el ámbito de la educación superior, a través de herramientas como estadística descriptiva e inferencial, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial.

Los procesos de analítica de datos de la Oficina de Aseguramiento de la Calidad se llevan a cabo bajo la metodología CRISP-DM.

[](https://www.uexternado.edu.co/wp-content/uploads/2025/11/grafica-.jpg)

[](https://www.uexternado.edu.co/wp-content/uploads/2025/11/grafica-.jpg)

1.  **Entendimiento del negocio**  
    Se define el objetivo del proyecto desde la perspectiva del solicitante. Se identifican necesidades, metas y criterios de éxito.
2.  **Entendimiento de los datos**  
    Se recolectan los datos iniciales y se exploran para entender su estructura, calidad y relevancia para el problema.
3.  **Preparación de los datos**  
    Se limpian, transforman y seleccionan los datos que se usarán en el modelado.
4.  **Modelado**  
    Se aplican técnicas estadísticas o de machine learning para construir modelos predictivos o descriptivos. Se ajustan parámetros y se evalúan diferentes algoritmos.
5.  **Evaluación**  
    Se revisa si el modelo cumple con los objetivos propuestos. No solo se evalúa el rendimiento técnico, sino también su utilidad práctica.
6.  **Despliegue**  
    Se implementa el modelo en el área solicitante, ya sea a través de la entrega de una base de datos, un informe o una herramienta de visualización de datos. En este paso también se acuerda la periodicidad de actualización.

Para más información, revisa las [preguntas frecuentes del área de Administración de la Información](https://beta.uexternado.edu.co/aseguramiento-de-la-calidad/preguntas-frecuentes-administracion-de-la-informacion/). O comunícate a través del correo electrónico aseguramiento@uexternado.edu.co.