Maestría en Ciencia de Datos

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Análisis de factores y alerta temprana del riesgo de violencia basada en género en Colombia
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Barrera Barrera, David Samuel; Poveda Aguirre, Eliana Liney; Arango Londoño, David
La violencia física, psicológica, sexual y económica contra las mujeres hacen parte de las distintas formas de violencia basada en género (VBG). En consecuencia, con el presente proyecto se creó, tentativamente, un modelo de aprendizaje no supervisado que permitió identificar los determinantes que inciden en la VBG y, con ello, visibilizar el uso de herramientas de machine learning para la comprensión de este fenómeno a nivel nacional. Conocer dónde se concentra, por qué, y en qué casos se incrementa la violencia de pareja y sexual es relevante para la prevención y, en particular, para la planificación de los recursos y servicios institucionales implicados en la lucha contra la VBG, especialmente de intervención temprana.
Análisis descriptivo y predictivo para la vigilancia de los casos de dengue grave en la ciudad de Cali
(Pontificia Universidad Javeriana de Cali, 2023) Mena Ríos, Andrés Mauricio; Hurtado Murillo, Faber Esteban; Sánchez Andrade, Jefferson; Arango Londoño, David
Este proyecto de ciencia de datos desarrolla un modelo predictivo que permite estimar la cantidad de casos de dengue grave que ocurren en un determinado momento en la ciudad de Cali. Para eso, se realiza un análisis de la dinámica de la enfermedad, considerando aspectos como la temporalidad, la incidencia geográfica y algunas variables sociodemográficas; además, se construyen modelos predictivos basados en cuatro algoritmos de Machine Learning, el uso de fuentes de datos informales, y la incorporación de una variable novedosa como predictor. La primera parte del proyecto se enfoca en análisis descriptivos del dengue grave en Cali, a partir del procesamiento de los registros históricos oficiales, con el propósito de comprender patrones y tendencias de la enfermedad e identificar factores relacionados con su incidencia. La segunda sección del proyecto gira alrededor de la determinación del mejor modelo para predecir la cantidad de casos de dengue en Cali, haciendo uso de una variedad de recursos de la ciencia de datos para la construcción, evaluación y análisis de los candidatos.
Análisis espaciotemporal de la relación entre las infracciones y los accidentes de tránsito en la ciudad de Cali, Colombia 2021–2022
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Grisales Cárdenas , Christian Fernando; Castro Salazar, Fabián Andrés; Moreno Collazos, Gustavo Andrés; Arango Londoño, David
El presente documento es resultado del proyecto aplicado, requisito esencial para optar por el título de Maestría en Ciencia de Datos de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. En él se propone la aplicación de modelos estadísticos para procesos puntuales espaciales con el fin de analizar la distribución geográfica de los siniestros viales con fatalidad, en relación con diversas covariables asociadas a infracciones de tránsito, en el área urbana de Santiago de Cali. La información utilizada fue proporcionada por la Secretaría de Movilidad e incluye datos georreferenciados de siniestros y reportes de infracciones correspondientes a los años 2021 y 2022. Con un enfoque teórico-práctico, guiado por la metodología CRISP DM, se integró el conocimiento académico en la solución de una problemática social crítica como lo es la mortalidad por accidentes de tránsito. Inicialmente, se establecieron los fundamentos conceptuales de los procesos puntuales espaciales. Luego, se llevó a cabo una exploración de los datos espaciales y se desarrollaron modelos de intensidad de puntos, utilizando tanto enfoques estadísticos clásicos como algoritmos de aprendizaje automático. Entre estos, el modelo de bosques aleatorios presentó el mejor desempeño según las métricas MAE, RMSE y R². Los resultados evidencian que los siniestros mortales están significativamente asociados con infracciones como conducir bajo los efectos del alcohol o sustancias psicoactivas, así como ignorar señales de pare o semáforos en cruces viales. Además, se identificaron zonas de alto y bajo riesgo de fatalidad en la ciudad, lo cual permitió generar recomendaciones de intervención en infraestructura y programas de educación vial.
Aplicación de ciencia de datos para proyección de saldos de productos de captaciones en entidad bancaria
(Pontificia Universidad Javeriana de Cali, 2023) León Gil, Carlos Alberto; Pinzón Cortés, Mauricio; Arango Londoño, David
Los datos son el insumo principal de un proyecto de ciencia de datos y a su vez hoy día son el activo más importante que se tiene en cualquier sector. Los resultados de la aplicación de técnicas de ciencia de datos para obtener valor y conocimiento, permiten la mejora continua en el proceso de toma de decisiones generando valor a nivel del negocio. Actualmente en el entorno financiero, se hace necesario hacer uso de la información para la toma de decisiones de una manera más eficiente y oportuna, no solo por buenas prácticas o temas de moda sino por supervivencia. En este sentido tener la mayor cantidad de información para la toma de decisiones hace que los modelos predictivos tengan bastante relevancia. Actualmente no se tiene definido un modelo de predicción de saldos de productos de captaciones para cuentas de ahorros y cuentas corrientes, el cual se hace necesario para poder generar estrategias en pro del mantenimiento o aumento de los saldos, con el fin de garantizar que exista el capital para realizar colocaciones y aumentar la utilidad neta del negocio.
Aplicaciones de machine learning para la predicción de rendimientos y gestión de un portafolio de activos financieros en la BVC
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Gómez Bravo, Juan Pablo; Suárez Mensa, Lizeth Fernanda; Quiñones Losada, Katherin Juliana; Arango Londoño, David
La teoría de portafolio se desarrolla en un ambiente de incertidumbre, es decir los inversionistas no conocen con certeza el resultado que puede obtenerse al realizar una inversión diversificada, por ende, este trabajo busca gestionar el riesgo de pérdida, mitigando la posibilidad de obtener rendimientos inferiores a los esperados, por lo anterior se realizó la estimación de volatilidad de cada uno de los activos que componen COLCAP, cotizados en la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), mediante varias metodologías tradicionales y de Machine Learning buscando el mejor desempeño de dicha estimación, una vez obtenidos los resultados más eficientes por cada activo, se realizan múltiples comparaciones para determinar las covarianzas de los portafolios factibles. Para dar solución a la problemática, se hizo uso de un área fundamental del Machine Learning (Aprendizaje Automático) como lo es la predicción de series temporales, ya que contiene componentes de volatilidad, tendencia, etc. intrínsecas a su comportamiento. Una serie de observaciones tomadas cronológicamente en el tiempo se conoce como Serie de Tiempo. Se trabajarán con series de tiempo financieras a partir de las acciones más importantes de la BVC, con el objetivo de optimizar portafolios de inversión, que puedan resultar como solución a grandes inconvenientes que involucran cuantificar, medir e inclusive controlar el riesgo ante la exposición de inversión. Una vez obtenidos los resultados de pronóstico, mediante el Modelo de Markowitz, (independientemente de los activos seleccionados), se obtiene la distribución ideal de la inversión o distribución eficiente bajo mínimo riesgo de pérdida. Adicionalmente el inversionista cuenta con la posibilidad de calcular una frontera eficiente, fruto de asignar rendimientos mayores que el rendimiento obtenido para el portafolio de mínimo riesgo, así como la información de su Rendimiento, Varianza y VaR del portafolio. Finalmente, mediante Power BI, el inversionista podrá contar con el comportamiento de las tendencias de volatilidad de los activos de renta variable analizados en este trabajo, la posibilidad de elegir hasta un máximo de 5 activos de su interés y obtener la distribución eficiente de su inversión, así como la información referente a su portafolio mencionada previamente.
Asignación inteligente de precios a artículos de calzado en una compañía de retail
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Orozco Castaño, Gabriel; Arango Londoño, David
El proyecto tuvo como objetivo analizar el impacto de las variaciones de precios sobre la demanda de una empresa del sector calzado, buscando fortalecer su competitividad y sostenibilidad. Inicialmente, se propuso diseñar un algoritmo de optimización de precios basado en la elasticidad precio-demanda, sin embargo, el análisis de los datos históricos reveló que los cambios de precios no se realizaron bajo condiciones estadísticamente controladas, lo que impidió calcular una elasticidad confiable. Ante esta limitación, se redirigió el enfoque metodológico hacia la proyección de la demanda utilizando variables clave como el stock disponible, el precio promedio, los descuentos aplicados, la semana estacionaria y el comportamiento semanal de las ventas. El estudio se centró en productos de la categoría escolar. Aunque durante el desarrollo del estudio se exploraron distintos modelos de machine learning y de series de tiempo, ARIMAX y Prophet ofrecieron resultados satisfactorios en términos de precisión y ajuste a los datos. Tras una comparación detallada entre ambos, se optó por el modelo Prophet, ya que presentó un mejor rendimiento y un comportamiento más estable, lo que lo hace más adecuado para el contexto analizado. Este modelo permitió simular escenarios futuros de ventas para el año 2025, proporcionando a la empresa una herramienta predictiva robusta que mejora la toma de decisiones. Además, se identificaron oportunidades para optimizar la política de precios mediante la implementación de un sistema de asignación de precios más estructurado, lo que podría mejorar la relación entre el precio y la demanda, optimizando la estrategia comercial de la empresa.
Construcción de un modelo para predecir ventas de unidades nuevas de vivienda en Cali por medio de técnicas de aprendizaje estadístico
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Mora García, Jorge Hernán; Conde Chavarro, Leidy Lorena; Arango Londoño, David
El proyecto tiene como objetivo mejorar la precisión en la predicción de las transacciones de vivienda nueva en el futuro. Actualmente, la determinación de estas transacciones se basa en encuestas y sondeos de percepción de mercado, lo que limita la captura de información completa y actualizada sobre la situación real del mercado y la conducta de los posibles compradores. El proyecto consiste en la construcción de un modelo que utilice información secundaria para predecir las ventas de unidades nuevas de vivienda en el área del Distrito de Cali. Esta información secundaria incluye análisis de tendencias en Google Trends y variables macroeconómicas relevantes, como la inflación, el desempleo, las tasas de interés e indicadores agregados de percepción del consumidor y de desempeño de la economía. El enfoque se basa en técnicas de modelación estadística y métodos de aprendizaje automático supervisados, considerando que todos los datos son series temporales. El modelo realizado proporcionó un método eficaz para obtener predicciones tanto en el volumen como en la tendencia de venta de nuevas unidades de vivienda, respaldando así la toma de decisiones de política. Al utilizar técnicas de aprendizaje estadístico, se logró una mejor comprensión de los factores que influyen en las ventas de viviendas nuevas y, por lo tanto, se mejoró la capacidad de predecir las transacciones futuras. La modelación elaborada permite una planificación más eficiente de los recursos y una mejor comprensión de las dinámicas del mercado de viviendas nuevas en Cali. El proyecto propuso un modelo predictivo con técnicas de aprendizaje estadístico y datos secundarios que predice las ventas de unidades de viviendas nuevas en Cali, proporcionando así información más actualizada y precisa para respaldar la toma de decisiones en el sector de la construcción y servicios públicos, mejorando así la planificación y la comprensión del mercado.
Estimación del precio de renta en predios rurales mediante modelación espacial en Colombia.
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Salgado Ramírez, Carlos Andrés; Arango Londoño, David; Bohórquez, Martha Patricia
La Sociedad de Activos Especiales (SAE), que administra predios en extinción de dominio, actualmente está en el proceso de otorgar sus predios a diversas instituciones y comunidades para contribuir tanto a la soberanía alimentaria, como a otros sectores sociales del país. Para lograr esto, se deben establecer precios de renta justos y transparentes. Los métodos existentes para estimar la renta en predios rurales no han sido implementados hasta ahora en el país. Este proyecto desarrolla un modelo basado en técnicas de aprendizaje supervisado usando machine learning para estimar la renta de predios rurales en Colombia. El modelo incorpora la dependencia espacial, lo que permite una comprensión más profunda de las variaciones en los precios de renta. Este proyecto representa una oportunidad de innovación para la estimación de la renta en predios rurales y contribuye significativamente a la seguridad y soberanía alimentaria del país.
Evaluación del efecto de la pandemia sobre la deforestación en Colombia por medio de imágenes de satélite y usando los datos de Terra-i
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Anduquia Ramos, Manuel Andrés; Garcés Sevillano, Jesús Alberto; Arango Londoño, David
El objetivo de este proyecto fue evaluar el impacto que la pandemia del COVID-19 tuvo en los niveles de deforestación en Colombia. Se emplearon técnicas de ciencia de datos, que incluyeron modelos estadísticos mixtos y aprendizaje supervisado de máquinas, para analizar grandes volúmenes de datos provenientes de imágenes satelitales de la plataforma Terra-i, la cual monitorea la deforestación. Además, se utilizaron modelos estadísticos para comprender las relaciones y los factores que contribuyeron a la deforestación en áreas específicas identificadas. Estos modelos permitieron identificar patrones y tendencias, incluyendo factores específicos que pudieron haber influido durante la pandemia, buscando contribuir a la toma de decisiones informadas y a la formulación de estrategias más efectivas para la conservación y el manejo forestal en Colombia.
Generación de alertas tempranas para reducir la mortalidad en accidentes de tránsito en Cali con datos históricos, mediante un modelo de patrones puntuales
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Gordillo Álvarez, Gabriel Alejandro; Cuchumbe Escandón, Carlos Camilo; Arango Londoño, David
Este estudio desarrolló un modelo de alerta temprana para prevenir desenlaces fatales de accidentes de tránsito en la ciudad de Cali, un problema crítico de salud pública con altos costos asociados a la pérdida de vidas humanas. Se preveía que la mortalidad por este tipo de sucesos sería una de las principales causas de muerte en los países en vías de desarrollo, y Cali no era ajena a esta tendencia mundial, con cifras que superan la media nacional. El objetivo principal fue identificar la correlación entre infracciones de tránsito y accidentes mortales mediante técnicas de patrones puntuales y modelos de aprendizaje automático explicable, con el fin de desarrollar un sistema de alertas tempranas para informar a autoridades y ciudadanos sobre conductas y zonas de riesgo. Los resultados obtenidos incluyeron un modelo predictivo del riesgo de accidentes de tránsito mortales a partir de las infracciones registradas, buscando una mejora en la movilidad urbana y en la eficiencia de la gestión de recursos. Las aplicaciones derivadas de este proyecto abarcan desde la implementación de políticas públicas y estrategias de intervención hasta la integración con sistemas de gestión de tráfico y planificación urbana. La disponibilidad de datos de infracciones y el uso de tecnologías avanzadas aseguraron la viabilidad del proyecto y su potencial para ofrecer soluciones efectivas y sostenibles para la mejora de la seguridad vial en Cali.
Laguna
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) García Cifuentes, Santiago; Arango Londoño, David
Los chatbot son un modelo de interacción persona-computadora, es decir, es un programa informático diseñado para simular una conversación con usuarios humanos y esto es lo que TuChat ofrece a sus clientes. Sin embargo, sus clientes necesitan utilizar la información que es recolectada por medio de los chatbots para perfeccionar la estrategia comercial. De esta manera, este proyecto propuesto explora con uno de los clientes de TuChat que se llama Las Ricuras de Sebastian y aprovechando la información obtenida a través de los chatbots, logra organizar el flujo de los datos de la organización donde realizando un análisis exploratorio, limpieza y consolidación de las bases de datos, se logra obtener información más precisa y coherente. La identificación de horarios de alta y baja demanda a lo largo del día se realiza para optimizar la oferta de productos y promociones. Además, se implementan modelos avanzados, incluyendo geocodificación para ubicar geográficamente a los clientes, análisis de sentimiento para evaluar la satisfacción del cliente y un modelo ARIMA para pronosticar las ventas futuras. La visualización y acceso a los datos se facilita mediante Google Cloud y Looker Studio, culminando en la presentación de un tablero de control integral. Esta herramienta proporciona a Las Ricuras de Sebastian una representación visual clara de diversos indicadores clave, incluyendo resultados generales, análisis temporal y georeferenciación, permitiendo la toma de decisiones informadas y la mejora continua de las operaciones comerciales.
Modelo de analítica de datos para apoyar la cobertura del aseguramiento en salud en el departamento de Cundinamarca
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Dorado Daza, Derian Jesús; Arango Londoño, David
Este trabajo aborda una problemática que con frecuencia se presenta en el procedimiento de Seguimiento a la Base de Datos del Aseguramiento en salud en el Departamento de Cundinamarca, que trata con la identificación de relaciones que no son evidentes por métodos tradicionales de análisis, entre distintas variables que caracterizan a los afiliados a los regímenes Subsidiado y Contributivo con el propósito de mejorar la toma de decisiones frente a la cobertura del aseguramiento y acceso a los servicios de salud. Plantea el diseño e implementación de un modelo de analítica de datos para mejorar la comprensión de estas relaciones recurriendo a conceptos y técnicas propias de la Ciencia de Datos.
Modelo de predicción de precipitación acumulada para un departamento de Colombia por medio de la implementación de redes neuronales recurrentes (LSTM) e integración de datos satelitales.
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Mendoza García, María Camila; Lafaurie Suárez, Jonathan Andrés; Gómez Sepúlveda, Jorge Iván; Arango Londoño, David
Este proyecto se enfoca en la predicción de la precipitación acumulada en el departamento del Valle del Cauca en Colombia, catalogada como una región que está altamente influenciada por factores climáticos variables dada su geografía y la ocurrencia de fenómenos temporales como “La Niña” o “El Niño”, los cuales generan cambios en los niveles de precipitación y afectan significativamente diversos sectores como la agricultura, la ganadería, el transporte y la economía en general. Dado esto, se desarrolla un modelo predictivo que hace uso de redes neuronales recurrentes (LSTM), a partir de información de precipitación observada (medidas terrestres) y satelital. Este enfoque, permite superar los limitantes de otros métodos convencionales de series de tiempo y, de esta forma, mejorar la precisión y el rendimiento de los modelos actuales. Los objetivos específicos en este proyecto incluyen factores como la selección del departamento más idóneo para la investigación, el análisis temporal y espacial de la base de datos empleada para el estudio, la instauración y evaluación del modelo LSTM y la comparación con otros modelos tradicionales de series de tiempo. Todo esto, está encaminado para el desarrollo de un modelo de predicción que logre estimaciones de la precipitación semanal acumulada. El proyecto, tiene como valor agregado la integración de información satelital por medio del procesamiento de imágenes satelitales y su potencial, radica en su aplicación en futuras investigaciones que puedan convertirla en un recurso valioso para diferentes agentes y autoridades relacionadas con el clima y la meteorología. Además, se aspira a que pueda escalarse hacia otras regiones del país, contribuyendo al manejo adecuado de recursos y la planificación meteorológica.
Modelo estadístico para posible punto de atención en una entidad financiera
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Galindres Bernal, Mabel Carolina; Fernández Bolaños, María Camila; Osorio Sierra, Santiago; Arango Londoño, David
Para el desarrollo del presente trabajo, se realizó un estudio basado en los datos recolectados de las transacciones efectuadas por clientes empresariales y corporativos durante el primer semestre de 2022 en una entidad financiera de la ciudad de Santiago de Cali. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo estadístico mediante la generación de indicadores, con el fin de identificar posibles zonas óptimas para abrir un punto de servicio adicional al existente (Oficina de Atención Empresarial), utilizando algún punto de atención asignados para atender a personas naturales. En este sentido, se llevó a cabo un proceso inicial de comprensión y análisis de los datos, seguido de un estudio exploratorio espacial de los datos. Posteriormente, se definier on cinco variables de estudio, a partir de las cuales se generaron imágenes de densidad y raster. Estas imágenes permitieron obtener cuatro indicadores que delimitarían las zonas óptimas. Finalmente, con base al análisis y comparativo de los gráficos de los indicadores, se seleccionó la ubicación del punto de servicio para clientes empresariales mediante la metodología de Análisis de Componentes Principales, generada en el indicador 4. El análisis previo determinó que la Oficina de San Nicolás Cali, situad a en la Cl. 20 #5 49, COMUNA 3, Cali, Valle del Cauca, sería la zona elegida para establecer el posible punto de atención.
Modelo predictivo para la identificación de la enfermedad producida por la plaga Heilipus Lauri en el cultivo de aguacate Hass en Colombia, por medio del procesamiento y clasificación de imágenes con aplicación de técnicas de Machine Learning
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Carvajal Jaramillo, Karen Andrea; Castro Collazos, Mauricio; Riveros Pulgarín, Ramón Siddartha; Arango Londoño, David
Las enfermedades causadas por el insecto-plaga Heilipus Lauri son una de las principales causantes de los daños en los cultivos de aguacate Hass, adicionalmente reducen la calidad de los cultivos al generar problemas fitosanitarios que dificultan alcanzar el potencial exportador de este producto. Por lo cual, el presente proyecto plantea entrenar y evaluar un algoritmo de clasificación de imágenes con el uso de técnicas de aprendizaje automático, con el uso de un banco de imágenes recolectadas por Agrosavia, para la construcción de una herramienta que pueda ser usada por los pequeños y medianos productores de este fruto, que sirva para el control y monitoreo del daño causado por estas plagas. Además, se espera que este proyecto sirva como marco de referencia para futuras investigaciones en el sector agropecuario y académico en el ámbito de procesamiento y clasificación de imágenes.
Predicción de tasa de interés y su relación con los indicadores económicos mediante Ciencia de Datos
(Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Meza Pastrana, Sebastián Javier; Arango Londoño, David
El presente proyecto aborda la predicción de la Tasa de Intervención de Política Monetaria en Colombia, una variable crucial para la estabilidad macroeconómica y la toma de decisiones en política económica. Dada la relevancia de esta tasa para regular la liquidez, influir en las decisiones de inversión y financiamiento, y estabilizar los precios, se exploraron enfoques avanzados de predicción mediante modelos de Machine Learning, contrastándolos con un modelo econométrico tradicional de regresión lineal múltiple. La problemática identificada radica en las limitaciones de los enfoques econométricos lineales para capturar relaciones no lineales y manejar conjuntos de datos de alta dimensionalidad. Con base en esta problemática, el proyecto tuvo como objetivos principales identificar las variables macroeconómicas más relevantes, evaluar la precisión de diferentes algoritmos de Machine Learning (Ridge, Lasso, Random Forest, XGBoost y SVR) y comparar su desempeño con el modelo econométrico. Los resultados evidenciaron que los modelos de Machine Learning, en particular XGBoost y Random Forest, lograron un mejor desempeño predictivo con errores promedio más bajos (MSE de 0.11 y 0.16, respectivamente) y mayor capacidad explicativa (R² superior a 0.97 en prueba). Por otro lado, el modelo econométrico, aunque respaldado por fundamentos teóricos sólidos, se quedó corto en precisión y capacidad para capturar patrones complejos, presentando autocorrelación y heterocedasticidad en los residuos. Además, se implementaron herramientas como SHAP para mejorar la interpretabilidad de los modelos avanzados, identificando las variables macroeconómicas más influyentes en las predicciones. Este análisis integral no solo subraya la relevancia de la tasa de política monetaria para la estabilidad económica, sino que también demuestra la importancia de integrar métodos avanzados para lograr predicciones precisas y proporcionar herramientas útiles para la toma de decisiones en entornos de alta incertidumbre. Las aplicaciones de este trabajo incluyen el fortalecimiento de la planificación financiera y el diseño de políticas públicas más informadas, así como la mejora en la gestión de riesgos económicos en sectores como el financiero y el empresarial. Los hallazgos refuerzan la necesidad de métodos modernos en el análisis de variables clave para enfrentar los retos dinámicos de las economías modernas
Pronóstico de disponibilidad de los recursos de generación de la central TermoGuajira a partir de modelos de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Martínez Miranda, Keyner; Arango Londoño, David
El Centro Nacional de Despacho (CND) ha identi ficado restricciones eléctricas en la subárea GCM del sistema eléctrico colombiano, lo cual ha llevado a declarar un estado de emergencia desde abril de 2022. En el estado actual del sistema eléctrico, la disponibilidad de los recursos de generación internos en esta subárea es crucial para garantizar la seguridad y confiabilidad del sistema eléctrico, ya que su ausencia puede desencadenar eventos no deseados y afectar a los usuarios finales. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo a través de técnicas de aprendizaje automático, con el fin de implementar medidas preventivas y estrategias de contingencia que minimicen el riesgo de indisponibilidades no programadas y aseguren el suministro eléctrico confiable. El proyecto seguirá pasos metodológicos, como el análisis exploratorio de datos, el desarrollo del modelo de machine learning y la validación de las predicciones generadas
Proyecto reteniendo futuros: un enfoque predictivo con Machine Learning para mejorar la retención estudiantil
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Botero Ramírez, Sandra Paola; Arango Londoño, David
La deserción estudiantil universitaria constituye un desafío global con repercusiones negativas en el desarrollo social y científico a nivel nacional o regional. Las Instituciones de Educación Superior (IES) asumen la responsabilidad de abordar y prevenir este problema. Este estudio presenta un marco conceptual de la deserción universitaria, fundamentado en investigaciones que emplean enfoques cualitativos y cuantitativos, haciendo uso de la ciencia de datos. En este contexto, se lleva a cabo un análisis exploratorio descriptivo de los datos recopilados mediante el instrumento de caracterización correspondiente a los periodos académicos desde 2017-1 hasta 2021-2. El análisis se centra en comprender y examinar el fenómeno de la deserción entre los estudiantes que contestaron la encuesta de caracterización en dichos periodos. Finalmente, se procede a entrenar diversos modelos de Machine Learning, entre los que se incluyen la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los bosques aleatorios de decisión y las redes neuronales simples. Estos modelos tienen la capacidad de prever y emitir alertas sobre posibles riesgos de deserción en los programas académicos de la universidad. Este enfoque proactivo permite a las instituciones tomar medidas preventivas y proporcionar apoyo personalizado a los estudiantes en riesgo, contribuyendo así a mejorar las tasas de retención y el éxito académico.
Reconstrucción de series climáticas por medio de la combinación de datos de estaciones climáticas en tierra e imágenes satelitales dentro del territorio colombiano aplicando métodos estadísticos y de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Castro Suárez, Raúl Fernando; Ochoa Sánchez, Edwin Alexander; Villalba Acevedo, Juan Carlos; Arango Londoño, David
El proyecto tiene como objetivo principal aplicar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para la reconstrucción de series climáticas en Colombia, enfocándose en la precipitación como la variable a analizar. La problemática abordada se relaciona con la falta de datos completos y la presencia de valores faltantes en las series climáticas, lo cual dificulta su análisis y modelado. La zona de estudio del proyecto corresponde al departamento del Valle del Cauca, donde se cuenta con datos provenientes de 58 estaciones meteorológicas y datos satelitales para los mismos puntos. Las etapas abordadas son la comprensión de los datos y el estado del arte, la comprensión de los datos que incluye la recopilación de estos y el análisis exploratorio de los datos, la selección de modelos y evaluación de los resultados de estos.
Sistema de alertas tempranas para la prevención de la deserción universitaria con el uso de técnicas de machine learning
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ramírez Avendaño, Oscar Andrés; Peñaloza Pérez, Marco Javier; Velandia Feria, Miguel Ernesto; Arango Londoño, David
La deserción escolar universitaria es un problema global que tiene un impacto negativo en el progreso social y científico de un país o región. Las Instituciones de Educación Superior (IES) tienen la responsabilidad de prevenir e intervenir en esta problemática. En este sentido, este estudio presenta un marco conceptual de la deserción universitaria, basado en investigaciones que abordan tanto enfoques cualitativos como cuantitativos en el uso de la ciencia de datos. A continuación, se realiza un análisis exploratorio descriptivo de los datos de deserción correspondientes a los periodos de 2019A-2022B. Este análisis se enfoca en comprender y examinar el fenómeno de la deserción en la Facultad de Ciencias Básicas e Ingenierías de la Corporación Universitaria del Caribe (Cecar). Finalmente, se entrenaron varios modelos de machine learning, como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los bosques aleatorios de decisión y las redes neuronales simples. Estos modelos permiten predecir y emitir alertas sobre los riesgos de deserción en los programas de ingeniería de sistemas e industrial. Este logro se lleva a cabo mediante el desarrollo y despliegue de un modelo a través de una API y una interfaz gráfica que integra el análisis exploratorio y el modelo predictivo. De esta manera, utilizando los datos de entrada, el sistema puede predecir la probabilidad de deserción para nuevos estudiantes, configurando un sistema de alertas tempranas. Este sistema de alertas se convierte en un apoyo crucial para la toma de decisiones, ya que contribuye a la comprensión y mitigación de la deserción universitaria, así como a la promoción de políticas institucionales que buscan la permanencia de los estudiantes.

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