Sistema Big Data de predicció de matrícules

Abstract

Este proyecto desarrolla un sistema de predicción de matrículas universitarias basado en técnicas de Big Data y análisis predictivo, con el objetivo de facilitar la planificación académica en instituciones de educación superior. A partir de datos históricos de estudiantes, se han implementado diversos modelos como Regresión Lineal, Random Forest, ARIMA y SARIMAX para estimar el número de alumnos que se matricularán en cada asignatura. La solución se presenta mediante un ejecutable para usuarios no técnicos y una interfaz visual interactiva en Power BI. Los resultados muestran una alta precisión en las predicciones, especialmente con SARIMAX, que integra variables exógenas. El proyecto también contempla posibles ampliaciones futuras con nuevos factores académicos y mejoras en la adaptabilidad del sistema.