{
  "fetched_at": "2026-10-20T00:55:31Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/caso-de-uso-satisfaccion-en-la-universidad/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "## Descripción de los archivos\n\n*   **train.csv** - the training set\n*   **test.csv** - the test set\n\n## Columns\n\n*   `COD_ENCUESTADO` - Id del estudiante\n*   `Nombre Campus` - Campus donde se realizó la encuesta\n*   `Nivel Actual` - Tipo de estudios, presencial, PEA, etc\n*   `Clave Carrera` - Código de la carrera\n*   `Ciclo` - Ciclo en el que se encuentra\n*   `Comentario` - Comentario\n*   `IND_GEA` - Indicador si pertenece a grupo de excelencia académica (GEA)\n*   `IND_DELEGADO` - Indicador si es delegado o no\n*   `CANT_CURSOS_MATRICU_SIN_INGLES` - Cantidad de cursos en que se encuentra matriculado sin incluir inglés\n*   `UOD_depostista_ind_deportista` - Indicador si es deportista calificado\n*   `NPS` - Variable a predecir\n\nPara la predicción se pueden usar todos los campos a excepción de COD_ENCUESTADO.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "Una universidad local desea conocer en qué grado sus alumnos recomendarían su universidad como centro de estudios profesionales. Por eso realizó una encuesta a una muestra de sus alumnos para conocer su opinión acerca de la universidad. Finalmente existe una pregunta la cual es: ¿Recomendarías la universidad a tus amigos/conocidos? donde la respuesta va en una escala de 0 a 10 siendo 0: nunca los recomendaría y 10: si los recomendaría.\n\nLa escala se ha categorizado en:\n\n[0-3] = No recomendaría (1)\n\n[4-5] = Es poco probable que recomiende (2)\n\n[6-8] = Muy probable recomendaría (3)\n\n[9-10] = Sí recomendaría (4)\n\nSe busca predecir que tanto recomendaría al alumno su universidad, siguiendo la escala antes mencionada.\n\nPara esto tendrás que poner en práctica tus conocimientos haciendo modelos de predicción y minería de texto. ",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "La métrica a usar será LogLoss. \n\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F1119649%2Fb88c07f9a4a47c2f200140f252c13426%2Fmetric.png?generation=1716848189218337&alt=media)\n\n## Formato de Submit\nPara cada encuestado, debes indicar que probabilidad tiene de pertenecer a cada categoría.\n\nCOD_ENCUESTADO, NPS1, NPS2, NPS3, NPS4\n1000, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25\n1001, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25\n1002, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25\n1003, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25\n1004, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25\netc.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "**No se permite compartir en privado fuera de los equipos**\n\nNo se permite compartir código o datos de forma privada fuera de los equipos.",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "abstract",
      "content": "¡Bienvenido al desafío de predicción de Satisfacción en la Universidad! \n\nSu objetivo: para este caso de uso, su tarea es utilizar un enfoque de clases múltiples para predecir el nivel de satisfacción de estudiantes encuestados. ¡Buena suerte!",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Citation",
      "content": "BOOTCAMP DATA SCIENTIST",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}