Big data y machine learning en el mercado inmobiliario
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
20h
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Clases virtuales
Sí
Este curso busca introducir herramientas de Big Data y Machine Learning para estudiar las ciudades en las que vivimos y el mercado inmobiliario. Para esto, los estudiantes tendrán una combinación de clases teóricas y prácticas. En las clases teóricas se introducirán los conceptos teóricos fundamentales para las aproximaciones prácticas de los problemas. En las clases prácticas a su vez aprenderán herramientas de programación básicas en R.
Al finalizar el curso, el estudiante habrá adquirido conocimientos en los modelos teóricos básicos que explican la configuración de las ciudades y los precios de las propiedades. También estará en condiciones de obtener datos desde la web (webscraping, APIs), manejar datos espaciales, y usar algoritmos de Machine Learning para la tarea de predecir
Información importante
Earlybird:
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de
• Comprender los modelos de equilibrio espacial dentro y entre ciudades, como los modelos hedónicos de valuación de propiedades
• Reconocer, adquirir, y manejar distintas fuentes
Este curso está dirigido a profesionales de cualquier disciplina que se encuentren interesados en el uso de herramientas de Big Data y Machine Learning aplicadas a la vida urbana y el precio de las propiedades.
El curso combina clases magistrales con talleres prácticos donde se aplicarán los conocimientos teóricos discutidos en la clase magistral. Las aplicaciones prácticas estarán hechas en R y en Python.
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Todos los cursos están actualizados
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Materias
- E learning
- Introducción a R
- Introducción a Python
- Cloud Computing AWS
- Big Data
- Economía Urbana
Profesores
Eduard Martinez Gonzalez
Profesore
Ignacio Sarmiento- Barbieri
Profesore
Programa académico
1. Introducción a los modelos de valuación (1 sesión)
1.1. Introducción a la Economía Urbana, precios hedónicos y a la programación en R.
1.2. Modelos de valuación de propiedades: Rosen-Roback, estado del arte, evidencia internacional.
2. Big Data geográfica (4 sesiones)
2.1. Las 4 V’s del Big Data: Variedad, Velocidad, Volumen y Veracidad.
2.2. Introducción a datos espaciales. Manejo de datos espaciales en R: rasters, polígonos, líneas, y puntos.
2.3. Obtención y procesamiento automáticos de datos en línea, webscraping y APIs, usando R. Datos satelitales, Open Street Map, DANE, etc.
2.4. Procesamiento de datos de texto, expresiones regulares en R.
3. Machine Learning con aplicación a la predicción de precios de propiedades en Colombia en R.(5 sesiones)
3.1. Introducción a Machine Learning. Predicción versus Inferencia. Dilema Sesgo-Varianza.
3.2 Modelos lineales y modelos semi-paramétricos.
3.3 CARTs, Bagging, Bosques Aleatorios.
3.4 Bossting, XGBoost, LightGBM
3.5 Redes Neuronales, Superlearners.
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