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Las smart cities aprovechan los continuos avances tecnológicos para brindar una mejor calidad de vida a sus habitantes. Uno de los temas en los que buscan brindar soluciones es la movilidad urbana. Debido al crecimiento sostenido del número de vehículos que transitan las ciudades, un problema frecuente es la circulación y búsqueda de lugares para estacionamiento en áreas céntricas. Algunos estudios han reportado que los conductores que buscan estacionamiento contribuyen hasta en un 30% a la congestión del tránsito vehicular. En esta línea, este trabajo propone un modelo de predicción de disponibilidad de lugares de estacionamiento en la vía publica utilizando distintas fuentes de datos y técnicas de regresión del área de Machine Learning. Se construyó un prototipo inicial del modelo, y fue evaluado de forma satisfactoria utilizando datos reales provenientes de un sistema de parquímetros.