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    Análisis predictivo en seguridad pública: generación de alertas con datos históricos del departamento de Córdoba

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    srburgosa.pdf (855.0Kb)
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    Date
    2025-08-05
    Author
    Burgos Alarcón, Simón Ricardo
    Advisor
    Camargo Freile, Isaac Esteban

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Análisis predictivo en seguridad pública: generación de alertas con datos históricos del departamento de Córdoba AU - Burgos Alarcón, Simón Ricardo Y1 - 2025-08-05 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73242 AB - Este estudio tuvo como objetivo analizar la criminalidad en el Departamento de Córdoba durante el periodo 2021-2024, utilizando datos históricos obtenidos de fuentes públicas confiables, como los reportes oficiales del Ministerio de Defensa Nacional y los informes de medios de comunicación regionales como El Heraldo, El Meridiano, La Razón y El Universal. A través del análisis de patrones delictivos, se busca identificar comportamientos recurrentes que permitan generar alertas tempranas, contribuyendo así a mejorar la gestión de la seguridad pública en la región. Para ello, se emplearon técnicas avanzadas de análisis predictivo, que incluyen modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de series temporales y análisis espacial. Estos métodos permitirán identificar áreas de alto riesgo y anticipar comportamientos delictivos, proporcionando una visión precisa sobre la distribución y evolución de la criminalidad. Este análisis pretende llenar el vacío existente en la predicción y visualización de la criminalidad en Córdoba, ofreciendo a las autoridades locales una herramienta que facilite la toma de decisiones informadas en materia de seguridad pública. Se espera que los resultados del estudio contribuyan a la implementación de estrategias preventivas más efectivas, mejorando así la gestión de los recursos y las políticas de seguridad en la región. ER - @misc{10596_73242, author = {Burgos Alarcón Simón Ricardo}, title = {Análisis predictivo en seguridad pública: generación de alertas con datos históricos del departamento de Córdoba}, year = {2025-08-05}, abstract = {Este estudio tuvo como objetivo analizar la criminalidad en el Departamento de Córdoba durante el periodo 2021-2024, utilizando datos históricos obtenidos de fuentes públicas confiables, como los reportes oficiales del Ministerio de Defensa Nacional y los informes de medios de comunicación regionales como El Heraldo, El Meridiano, La Razón y El Universal. A través del análisis de patrones delictivos, se busca identificar comportamientos recurrentes que permitan generar alertas tempranas, contribuyendo así a mejorar la gestión de la seguridad pública en la región. Para ello, se emplearon técnicas avanzadas de análisis predictivo, que incluyen modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de series temporales y análisis espacial. Estos métodos permitirán identificar áreas de alto riesgo y anticipar comportamientos delictivos, proporcionando una visión precisa sobre la distribución y evolución de la criminalidad. Este análisis pretende llenar el vacío existente en la predicción y visualización de la criminalidad en Córdoba, ofreciendo a las autoridades locales una herramienta que facilite la toma de decisiones informadas en materia de seguridad pública. Se espera que los resultados del estudio contribuyan a la implementación de estrategias preventivas más efectivas, mejorando así la gestión de los recursos y las políticas de seguridad en la región.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73242} }RT Generic T1 Análisis predictivo en seguridad pública: generación de alertas con datos históricos del departamento de Córdoba A1 Burgos Alarcón, Simón Ricardo YR 2025-08-05 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73242 AB Este estudio tuvo como objetivo analizar la criminalidad en el Departamento de Córdoba durante el periodo 2021-2024, utilizando datos históricos obtenidos de fuentes públicas confiables, como los reportes oficiales del Ministerio de Defensa Nacional y los informes de medios de comunicación regionales como El Heraldo, El Meridiano, La Razón y El Universal. A través del análisis de patrones delictivos, se busca identificar comportamientos recurrentes que permitan generar alertas tempranas, contribuyendo así a mejorar la gestión de la seguridad pública en la región. Para ello, se emplearon técnicas avanzadas de análisis predictivo, que incluyen modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de series temporales y análisis espacial. Estos métodos permitirán identificar áreas de alto riesgo y anticipar comportamientos delictivos, proporcionando una visión precisa sobre la distribución y evolución de la criminalidad. Este análisis pretende llenar el vacío existente en la predicción y visualización de la criminalidad en Córdoba, ofreciendo a las autoridades locales una herramienta que facilite la toma de decisiones informadas en materia de seguridad pública. Se espera que los resultados del estudio contribuyan a la implementación de estrategias preventivas más efectivas, mejorando así la gestión de los recursos y las políticas de seguridad en la región. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Análisis Google Scholar
    Predictivo Google Scholar
    Seguridad Google Scholar
    Criminalidad Google Scholar
    Prevención Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_celestino_mutis
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    Este estudio tuvo como objetivo analizar la criminalidad en el Departamento de Córdoba durante el periodo 2021-2024, utilizando datos históricos obtenidos de fuentes públicas confiables, como los reportes oficiales del Ministerio de Defensa Nacional y los informes de medios de comunicación regionales como El Heraldo, El Meridiano, La Razón y El Universal. A través del análisis de patrones delictivos, se busca identificar comportamientos recurrentes que permitan generar alertas tempranas, contribuyendo así a mejorar la gestión de la seguridad pública en la región. Para ello, se emplearon técnicas avanzadas de análisis predictivo, que incluyen modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, análisis de series temporales y análisis espacial. Estos métodos permitirán identificar áreas de alto riesgo y anticipar comportamientos delictivos, proporcionando una visión precisa sobre la distribución y evolución de la criminalidad. Este análisis pretende llenar el vacío existente en la predicción y visualización de la criminalidad en Córdoba, ofreciendo a las autoridades locales una herramienta que facilite la toma de decisiones informadas en materia de seguridad pública. Se espera que los resultados del estudio contribuyan a la implementación de estrategias preventivas más efectivas, mejorando así la gestión de los recursos y las políticas de seguridad en la región.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Ciencia de datos y analítica
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73242
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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