Educational Data Mining diz respeito à aplicação de técnicas de mineração de dados, capaz de reconhecer padrões nos dados, no campo da educação. Este projeto tem como objetivo geral a construção de um modelo de aprendizagem de máquina capaz de realizar predições e classificar um aluno de acordo com a probabilidade do aluno evadir dos estudos. Os objetivos específicos estão alinhados com a metodologia, divididos na coleta e na limpeza dos dados, no treinamento do modelo e na visualização e análise dos resultados. Os dados foram coletados através de um formulário. Os algoritmos usados foram Random Forest, Naive-bayes e KNN. Random Forest obteve o maior desempenho e foi o escolhido para o modelo final
