Este proyecto busca crear una herramienta visual que permita mostrar mapas de riesgo Agroclimático los cuales fueron creados combinando datos meteorológicos, geográficos y de producción, haciendo un análisis de variables como temperatura, velocidad del viento, humedad y precipitaciones para ver el impacto en el rendimiento de diferentes áreas de cultivo en el territorio Colombiano, con la finalidad de tener un mejor entendimiento de la influencia del cambio climático que afecta al país, facilitando la toma de decisiones más eficientes para reducir el impacto de los fenómenos climáticos que

La movilidad en Medellín enfrenta grandes desafíos en cuanto a la seguridad vial, especialmente en accidentes que involucran motocicletas, un medio de transporte ampliamente utilizado en la ciudad. Los incidentes viales con motos representan un alto porcentaje de los accidentes y pueden ser prevenibles si se identifican patrones específicos de riesgo en horarios y zonas precisas. Sin embargo, actualmente, la falta de información predictiva limita las intervenciones oportunas, lo que impide reducir la frecuencia y gravedad de estos incidentes.

GeoData es un método de visualización de datos basado en el mapeado de información mediante la georeferenciacion que involucra, además, la prediccion de tendencias mediante redes neuronales LSTM.

Utilizar técnicas de Machine Learning para analizar datos abiertos del sector agrícola colombiano y generar diversos modelos capaces de identificar patrones complejos y tendencias emergentes.

La deserción estudiantil representa un desafío crítico tanto para las instituciones educativas como para los estudiantes. Este fenómeno impacta negativamente la estabilidad financiera y la reputación de las universidades, además de limitar las oportunidades académicas y profesionales de los estudiantes. Ante esta problemática, el proyecto se planteó desarrollar un modelo predictivo que identifique a los estudiantes con mayor riesgo de abandonar sus estudios.

En este proyecto, como ciudadano de Barranquilla o de cualquier parte de Colombia, podrás explorar un análisis detallado sobre los principales delitos que afectan la seguridad en Barranquilla. Además, se presentan predicciones sobre los casos de hurtos a personas que podrían ocurrir durante el resto del año 2024 y el año 2025, basadas en datos históricos y modelos de machine learning.

Este informe interactivo proporciona una descripción de la situación epidemiológica del municipio de Santa Rosa de Cabal, con información precisa sobre la incidencia y características de diversas patologías de relevancia en salud pública. A través de datos actualizados, se destacan tendencias y patrones de enfermedades específicas, tales como enfermedades huérfanas y cáncer en grupos poblacionales particulares.

Se pueden visualizar los datos sobre las tarifas de servicios de energía, tanto residenciales como no residenciales, lo que permite comprender mejor el valor y el incremento de las tarifas a lo largo del tiempo. Este uso del conjunto de datos facilita el análisis de las tendencias en los costos energéticos, ayudando a la ciudadanía a entender los cambios y su impacto en el consumo.

Mediante el siguiente activo de información se relacionan las sedes educativas del departamento de Boyacá que actualmente cuentan con servicio de conectividad bajo los proyectos de centros digitales del ministerio de las tic, conectividad escolar del ministerio de educación y proyecto de regalías liderado por la Gobernación de Boyacá periodo 2024.

Este análisis predictivo tiene como objetivo evaluar y predecir el tiempo de respuesta para las solicitudes de PQRSDF (Peticiones, Quejas, Reclamos, Sugerencias,Denuncias y Felicitaciones) en la Alcaldía de Puerto Boyacá, permitiendo mejorar la gestión y cumplir con los plazos legales de respuesta. La precisión en lapredicción de estos tiempos es esencial para optimizar los recursos y mejorar la satisfacción del ciudadano.