Herramientas Utilizadas

1. Tableau.- Se utilizará para crear visualizaciones de datos que muestren los patrones y tendencias en los datos de rendimiento de los estudiantes.

2. Power BI.- Se utilizará para crear informes y dashboards que muestren los resultados del análisis de datos.

3. Python.- Se utilizarán bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn para realizar análisis de datos y crear modelos de predicción.

4. R.- Se utilizarán bibliotecas como dplyr, tidyr y caret para realizar análisis de datos y crear modelos de predicción.

Análisis Realizado

1. Análisis de Correlación

2. Análisis de Regresión

3. Análisis de Clustering

Resultados

1. Patrones y Tendencias

2. Factores que Influyen en el Rendimiento

3. Recomendaciones