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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorPérez, Mariano
dc.contributor.authorFrieri, Luis Mauricioes_AR
dc.date.accessioned2018-11-04T23:29:23Z
dc.date.available2018-11-04T23:29:23Z
dc.date.issued2017-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/utdt/11151
dc.description.abstractEsta tesis se basó en la investigación de la realidad del profesional para poder crear un algoritmo predictivo de renuncias con el objeto de optimizar los recursos financieros y humanos de la organización.es_AR
dc.format.extent54 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectInteligencia artificiales_AR
dc.subjectDesarrollo de recursos humanoses_AR
dc.subjectEstudio de casoes_AR
dc.titleAprendizaje automático para la gestión y retención de talento en las organizacioneses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dcterms.description.tableOfContents1. Objetivos generales -- 2. Objetivos específicos -- 3. Breve reseña histórica y actual -- 4. Estrategia metodológica -- 5. Problemática y entorno: desarrollo de caso -- 6. Marco teórico -- 7. Integración de las variables latentes al modelo -- 8. Conclusiones -- 9. Referenciases_AR
thesis.degree.nameMasters in Business Administrationes_AR
thesis.degree.level1es_AR
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tella. Escuela de Negocioses_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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