Este documento fue presentado y aceptado en el 6to congreso de Innovación Educativo (2019), organizado por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), popularmente conocido como Tecnológico de Monterrey. A continuación un breve resumen del mismo:

Las organizaciones se ven en la necesidad de modificar el estatus quo, pero de forma frecuente carecen del conocimiento sobre qué rumbo de acción es el adecuado para sortear las dificultades que enfrentan. Lo anterior puede generarse debido a la ausencia de un marco de referencia que permita a los mandos medios y la alta gerencia tipificar los problemas que enfrentan, identificar de forma efectiva el tipo de intervenciones requeridas para implementar cambios y, manejar un lenguaje que permita traducir sus requerimientos en solicitudes de apoyo a expertos externos. La formación continua de gerentes y mandos medios en las empresas pueda coadyuvar a proveerles de estos elementos. De forma específica, este trabajo expone cómo la formación en Big Data en una entidad de formación de capital humano ha provisto de los insumos necesarios para impulsar el cambio y promover procesos más eficientes en la institución y como esta formación ha iniciado la construcción de la alfabetización en datos de los miembros de la organización.

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Este artículo se presentó en “6to congreso internacional de investigación científica” de la Universidad Evangélica de El Salvador”, en junio de 2019. Los objetivos principales de este documento fueron: 1) Identificar las variables que inciden en la formación de precios de los autos en El Salvador; 2) Medir la depreciación promedio de un auto por cada año transcurrido desde su fabricación; 3) Evaluar la magnitud en que la marca del coche afecta su precio de mercado cambia, y; 4) Ejemplificar el uso aplicado de técnicas de estimación de modelos hedónicos en el contexto local.

Se usaron datos provenientes del conjunto de datos abiertos sobre el parque vehicular publicado por el Ministerio de Obras Públicas, Vivienda y Transporte. Las estimaciones se realizan por medio de mínimos cuadrados ponderados, en términos Log - Nivel. Se modeló el precio controlando por la marca, años entre fabricación e importación del vehículo (Tiempo), color, cilindraje y ser nuevo al momento de importarlo. Un auto pierde 10 % de su valor con cada año adicional en la variable Tiempo; se toma como base la marca Toyota, puesto que representa el 21 % de las placas particulares del conjunto de datos analizados. La mayor parte de las marcas (14/16) consideradas se valoran menos que la marca base (-35 %). Se recomienda registrar de forma completa la información sobre asientos y puertas e incluir una variable con el tipo de automotor (sedan, camioneta, etc.) en la base sobre el parque vehicular del país.

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