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Última actualización: 23 · 02 · 2017

TFM Data Science: Manuel Maestre, estimación precios del alquiler

El Trabajo que realicé en KSchool como Proyecto Fin de Máster de Data Science  tiene como objetivo estimar los precios del alquiler de viviendas. Busqué que el TFM a realizar cumpliera estos propósitos: – utilizar fuentes públicas de información – tener una aplicación real y cercana a todos – exponer los resultados de la forma más […]

El Trabajo que realicé en KSchool como Proyecto Fin de Máster de Data Science  tiene como objetivo estimar los precios del alquiler de viviendas. Busqué que el TFM a realizar cumpliera estos propósitos:

– utilizar fuentes públicas de información

– tener una aplicación real y cercana a todos

– exponer los resultados de la forma más sencilla posible

 

Las fuentes de datos utilizadas han sido:

– información catastral, accesible desde la web de catastro

– datos de precios de alquiler reales

– capas gráficas de GIS con la información de barrios

 

La idea inicial era realizar la estimación en todo el territorio nacional, pero la única fuente que cumplía estos requisitos era la de catastro. Tras analizar distintas opciones, limité el análisis a Madrid, que disponía de datos de precios de alquiler del instituto público de la vivienda y una cartografía de barrios.

 

El siguiente paso fue homogeneizar y enriquecer la información. Como ejemplo, la información de catastro no contiene datos del barrio, y se utilizó la capa gráfica de GIS para añadir esta información.

 

Tras la etapa de ETL, con técnicas de Machine Learning se estima el precio del alquiler de todas las viviendas de Madrid, utilizando los predictores disponibles que aportan información relevante: superficie, antigüedad de la vivienda, altura, barrio y presencia de garage.

 

Finalmente los datos se presentan en un Dashboard, donde se puede analizar la información sobre un mapa de barrios, en el que ajustando los distintos predictores se obtiene el mapa de calor de Madrid de los precios de alquiler.

También se generaron 2 mapas de calor más: altura y antigüedad, demostrando que una vez procesada y tratada la información se pueden buscar aplicaciones que inicialmente no se habían considerado.

 

TFM_Manuel_Maestre

 

Toda la información, código del proyecto y datos se encuentran en github y puedes verlo aquí.

 

Además, si quieres poder trabajar en proyectos tan interesantes como este de Manuel Maestre, nuestro Máster de Data Science te proporcionará todas las herramientas, conocimientos y recursos para convertirte en un Data Scientist, como el mismo nos explicaba  hace unas semanas.

El artículo TFM Data Science: Manuel Maestre, estimación precios del alquiler fue escrito el 23 de febrero de 2017 y guardado bajo la categoría Data Science. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre bajo las siguientes etiquetas Alumnos KSchool, kschool, tfm data science.

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