Predictor de Deserción Universitaria

Modelo de machine learning que predice el riesgo de deserción estudiantil usando datos académicos y sociodemográficos. Implementado en colaboración con la dirección de pregrado de la UC con accuracy del 87%.

El proyecto incluyó:

• •Análisis exploratorio de datos académicos de 5 años
• •Feature engineering con variables sociodemográficas
• •Comparación de modelos (Random Forest, XGBoost, SVM)
• •Dashboard de visualización para la dirección de pregrado
• •Documentación de metodología para replicabilidad