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Tesis de Maestría en Ciencias de la Computación (UAGRM) sobre detección de fraude en pagos transaccionales usando Machine Learning. Proyecto LaTeX configurado para normas APA 7ª edición con estructura modular siguiendo la estructura oficial UAGRM.
Autor: Ing. Adan Condori Callisaya Universidad: Universidad Autónoma Gabriel René Moreno (UAGRM) Programa: Maestría en Ciencias de la Computación Año: 2024-2025
Este proyecto sigue estrictamente la estructura definida en
.claude/commands/tutor-tesis.mdSecciones Preliminares (00_*)
Capítulos Principales (01-04)
Secciones Finales
IMPORTANTE: Esta estructura NO incluye Capítulos 4 ni 5 separados. El desarrollo está integrado en el Capítulo 3 (Propuesta y Validación).
book\frontmatter\mainmatter\appendix\input{}\include{}capitulos/ ├── 00_introduccion.tex (5.8K) - Introducción general ├── 00_perfil.tex (44K) - Perfil completo (Antecedentes/Objetivos/Hipótesis/Metodología) ├── 01_marco_teorico.tex (22K) - Capítulo 1: Marco Teórico Conceptual ├── 02_diagnostico.tex (63K) - Capítulo 2: Diagnóstico y Análisis de Resultados ├── 03_propuesta_validacion.tex (58K) - Capítulo 3: Propuesta y Validación (OE3, OE4) ├── 04_conclusiones.tex (42K) - Conclusiones y Recomendaciones └── _obsoletos/ - Archivos respaldados (NO usar) ├── 01_antecedentes_OBSOLETO.tex ├── 03_metodologia.tex ├── 04_desarrollo.tex └── 05_resultados.tex
Última limpieza: 24 nov 2025 - Se movieron 4 archivos obsoletos a
_obsoletos/El proyecto separa configuraciones en archivos modulares:
paquetes.tex: Todos los paquetes LaTeX y sus configuraciones
\onehalfspacingheaderbluelightbluelightgreenformato.tex: Estilos visuales del documento
informacion.tex: Metadatos (autor, tutor, universidad, etc.)
comandos.tex: Comandos personalizados definidos por el usuario
biblatex-apabibliografia/referencias.bib\textcite{}\parencite{}\cite{}Objetivo General: Implementar un modelo de Machine Learning supervisado basado en Random Forest para la detección de transacciones fraudulentas y anómalas en pagos digitales de TechSport.
Objetivos Específicos:
Hipótesis General: El modelo alcanzará F1-Score ≥85%, Recall ≥90%, Precision ≥80%
Dataset:
is_fraudEnfoque Metodológico: Cuantitativo según Sampieri (2014), diseño cuasiexperimental retrospectivo
cd /Users/eidan/Documentation/Personal/Master/Perfil/Tesis-Latex pdflatex main.tex biber main # NO usar bibtex pdflatex main.tex pdflatex main.tex
latexmk -pdf main.tex
rm -f *.aux *.bbl *.blg *.log *.out *.toc *.lof *.lot *.bcf *.run.xml *.fls *.fdb_latexmk *.synctex.gz
# Estado actual (24 nov 2025): # ✅ Compilación exitosa: 121 páginas, 738KB # ✅ Bibliografía procesada: 14 referencias # ✅ Estructura UAGRM completa
\onehalfspacing\begin{figure}[H] \centering \includegraphics[width=0.8\textwidth]{nombre_archivo.png} \caption{Descripción} \label{fig:etiqueta} \end{figure}
\begin{longtable}{|p{3cm}|p{4cm}|p{5cm}|} \hline \rowcolor{headerblue} \textcolor{white}{\textbf{Columna 1}} & \textcolor{white}{\textbf{Columna 2}} & \textcolor{white}{\textbf{Columna 3}} \\ \hline \endfirsthead \hline \rowcolor{headerblue} \textcolor{white}{\textbf{Col 1}} & \textcolor{white}{\textbf{Col 2}} & \textcolor{white}{\textbf{Col 3}} \\ \hline \endhead Dato 1 & Dato 2 & Dato 3 \\ \hline \rowcolor{lightgreen} \textbf{Total} & Resultado & Valor \\ \hline \end{longtable}
\begin{lstlisting}[style=python, caption=Descripción] # Código aquí import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') \end{lstlisting}
\begin{figure}[h] \centering \begin{tikzpicture}[node distance=2cm, auto, block/.style={rectangle, draw, fill=lightblue, text width=5em, text centered, rounded corners, minimum height=3em}, data/.style={rectangle, draw, fill=lightgreen, text width=5em, text centered, rounded corners, minimum height=3em}, line/.style={draw, -latex}] \node [data] (input) {Input}; \node [block, below of=input] (process) {Process}; \node [data, below of=process] (output) {Output}; \path [line] (input) -- (process); \path [line] (process) -- (output); \end{tikzpicture} \caption{Descripción del diagrama} \label{fig:diagrama} \end{figure}
\textcite{clave} % Autor (año) - en el texto \parencite{clave} % (Autor, año) - entre paréntesis
Toda sección debe vincularse explícitamente a objetivos e hipótesis:
% Ejemplo de vinculación correcta: \textbf{Vinculación con OE3 y validación de HE3:} Esta sección desarrolla el \textbf{Objetivo Específico 3}: \textit{"..."} Asimismo, valida la \textbf{Hipótesis Específica 3 (HE3)}...
Mapeo Capítulo → Objetivo → Hipótesis:
Estado: Resuelto - Se implementó tabla
literateEstado: Resuelto - Estructura renumerada y alineada con UAGRM
_obsoletos/Estado: Resuelto - Definidos en paquetes.tex (líneas 119-122)
capitulos/_obsoletos/\cite{}\textcite{}\parencite{}.claude/commands/tutor-tesis.mdcapitulos/_obsoletos/README.mdcapitulos/00_perfil.tex./setup_latex_packages.sh # Instala paquetes necesarios ./verificar_instalacion.sh # Verifica instalación completa
Verifica: LaTeX, Biber, tlmgr, estructura de archivos, paquetes esenciales, y compilación básica.
Última actualización: 24 noviembre 2025
Estado de compilación: ✅ Funcional
Capítulos completados:
Trabajo pendiente:
[CONTENIDO A DESARROLLAR]Todos los auxiliares están en .gitignore:
*.aux *.log *.bbl *.bcf *.out *.toc *.lof *.lot *.blg *.run.xml *.fls *.fdb_latexmk *.synctex.gz
NOTA: Los PDFs NO están ignorados - considerar según workflow del usuario.
Última revisión: 24 noviembre 2025 Mantenido por: Claude Code Versión: 2.0 (post-limpieza y reestructuración UAGRM)