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    Aplicación de la ciencia de datos para la detección temprana de riesgos laborales y medidas preventivas en el sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo de la empresa ETIB S.A.S

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    nparrav.pdf (662.3Kb)
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    Date
    2026-03-16
    Author
    Parra Velasco, Nohemy
    Advisor
    Hernández Giraldo, Andres Felipe

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Aplicación de la ciencia de datos para la detección temprana de riesgos laborales y medidas preventivas en el sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo de la empresa ETIB S.A.S AU - Parra Velasco, Nohemy Y1 - 2026-03-16 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79600 AB - En Colombia el Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) es un proceso desarrollado por etapas con el fin de evaluar, prevenir y controlar los riesgos que pueden afectar la salud de los trabajadores dentro de una organización, garantizando un ambiente laboral seguro y saludable para los trabajadores, mediante la implementación de un proceso de mejora continua que abarca la planificación, implementación y evaluación. Cómo lo establece Decreto 1072 de 2015, simplificando la normativa laboral colombiana y estableciendo un marco legal único que garantice los derechos de los trabajadores y las obligaciones de los empleadores. Este proyecto aplicado titulado, Aplicación de la ciencia de datos para la detección temprana de riesgos laborales y medidas preventivas en el sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo de la empresa Etib S.A.S. Se ejecuta ante la necesidad del estudio, en seguimiento y estrategias por medio del Análisis de datos e identificación temprana de las variables más representativas en el SG-SST, para la implementación de medidas preventivas enfocadas en la reducción de accidentes y enfermedades laborales en los trabajadores de la empresa ETIB. S.A.S. A su vez el control en términos en riesgos operativos y financieros. Por esta razón a través de la ciencia y la analítica descriptiva de datos identificar el comportamiento histórico de los datos con relación a las condiciones de salud y seguridad de los trabajadores y probabilidades de ocurrencia de eventos laborales, que faciliten la toma de decisiones basadas en modelos predictivos supervisados. 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    En Colombia el Sistema de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo (SG-SST) es un proceso desarrollado por etapas con el fin de evaluar, prevenir y controlar los riesgos que pueden afectar la salud de los trabajadores dentro de una organización, garantizando un ambiente laboral seguro y saludable para los trabajadores, mediante la implementación de un proceso de mejora continua que abarca la planificación, implementación y evaluación. Cómo lo establece Decreto 1072 de 2015, simplificando la normativa laboral colombiana y estableciendo un marco legal único que garantice los derechos de los trabajadores y las obligaciones de los empleadores. Este proyecto aplicado titulado, Aplicación de la ciencia de datos para la detección temprana de riesgos laborales y medidas preventivas en el sistema de gestión de seguridad y salud en el trabajo de la empresa Etib S.A.S. Se ejecuta ante la necesidad del estudio, en seguimiento y estrategias por medio del Análisis de datos e identificación temprana de las variables más representativas en el SG-SST, para la implementación de medidas preventivas enfocadas en la reducción de accidentes y enfermedades laborales en los trabajadores de la empresa ETIB. S.A.S. A su vez el control en términos en riesgos operativos y financieros. Por esta razón a través de la ciencia y la analítica descriptiva de datos identificar el comportamiento histórico de los datos con relación a las condiciones de salud y seguridad de los trabajadores y probabilidades de ocurrencia de eventos laborales, que faciliten la toma de decisiones basadas en modelos predictivos supervisados.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Investigación
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79600
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [242]
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