Diseño de un modelo de analítica de datos para predecir posibles sanciones disciplinarias hacia funcionarios que ocupen cargos de elección popular en Colombia

Abstract

El presente proyecto de grado tiene como objetivo diseñar un modelo de analítica de datos para predecir posibles sanciones disciplinarias hacia funcionarios que ocupan cargos de elección popular en Colombia. Para lograr este objetivo, se llevará a cabo un proceso de exploración de datos y se aplicarán distintos modelos de Machine Learning con el fin de determinar cuál de ellos es el más adecuado para este propósito. El análisis de datos permitirá identificar patrones y tendencias en la información disponible sobre las características de los funcionarios, lo que a su vez permitirá identificar posibles situaciones de riesgo y anticiparse a ellas mediante la implementación de medidas preventivas. Para ello, se aplicará un enfoque de aprendizaje supervisado en la construcción del modelo, en el que se utilizarán modelos de clasificación para predecir si un funcionario determinado podría ser objeto de sanciones disciplinarias en el futuro. Uno de los aspectos clave de este proyecto será la optimización de los hiperparámetros del modelo, con el fin de lograr una buena precisión y un desempeño óptimo. Para ello, se explorarán diferentes valores de los hiperparámetros y se seleccionarán aquellos que permitan obtener los mejores resultados. Por último, se definirán las métricas de medición del modelo, con el fin de evaluar su precisión y capacidad predictiva. Se espera que el modelo diseñado en este proyecto pueda proporcionar una herramienta valiosa para la toma de decisiones en el ámbito del gobierno digital y contribuir a mejorar la eficiencia y transparencia en el desempeño de los funcionarios públicos.