Sistema de Análise de Evasão Universitária

Sistema desenvolvido em Python que utiliza um modelo de Machine Learning baseado em Random Forest para prever a probabilidade de evasão universitária. A solução inclui um dashboard interativo em Streamlit que processa questionários, analisa fatores de risco com NLP e gera relatórios personalizados. O sistema atende estudantes, oferecendo análises individuais com percentuais de risco e recomendações, e gestores acadêmicos, que acessam um painel com dados agregados e métricas institucionais. A arquitetura possui autenticação por perfis, armazenamento em PostgreSQL e processamento automatizado de respostas textuais. O modelo preditivo foi treinado com dados reais de pesquisa institucional. O sistema utiliza PyCaret para ML, Pandas para manipulação de dados e streamlit-authenticator para controle de acesso, servindo como ferramenta de apoio para identificar riscos e orientar ações preventivas de retenção estudantil.