{"id":87699,"date":"2017-02-23T10:26:55","date_gmt":"2017-02-23T09:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/tfm-data-science-manuel-maestre-estimacion-precios-del-alquiler\/"},"modified":"2017-02-23T10:26:55","modified_gmt":"2017-02-23T09:26:55","slug":"tfm-data-science-manuel-maestre-estimacion-precios-del-alquiler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/tfm-data-science-manuel-maestre-estimacion-precios-del-alquiler\/","title":{"rendered":"TFM Data Science: Manuel Maestre, estimaci\u00f3n precios del alquiler"},"content":{"rendered":"<p>El Trabajo\u00a0que realic\u00e9 en DKS como Proyecto Fin de M\u00e1ster de <a href=\"https:\/\/dks.digital\/mx\/maestria\/maestria-ciencia-datos\/\">Data Science<\/a> \u00a0tiene como objetivo <strong>estimar los precios del alquiler de viviendas.<\/strong> Busqu\u00e9 que el TFM a realizar cumpliera estos prop\u00f3sitos:<\/p>\n<p>&#8211; utilizar fuentes p\u00fablicas de informaci\u00f3n<\/p>\n<p>&#8211; tener una aplicaci\u00f3n real y cercana a todos<\/p>\n<p>&#8211; exponer los resultados de la forma m\u00e1s sencilla posible<\/p>\n<p>Las fuentes de datos utilizadas han sido:<\/p>\n<p>&#8211; informaci\u00f3n catastral, accesible desde la web de catastro<\/p>\n<p>&#8211; datos de precios de alquiler reales<\/p>\n<p>&#8211; capas gr\u00e1ficas de GIS con la informaci\u00f3n de barrios<\/p>\n<p>La idea inicial era realizar la estimaci\u00f3n en todo el territorio nacional, pero la \u00fanica fuente que cumpl\u00eda estos requisitos era la de catastro. Tras analizar distintas opciones, limit\u00e9 el an\u00e1lisis a Madrid, que dispon\u00eda de datos de precios de alquiler del instituto p\u00fablico de la vivienda y una cartograf\u00eda de barrios.<\/p>\n<p>El siguiente paso fue homogeneizar y enriquecer la informaci\u00f3n. Como ejemplo, la informaci\u00f3n de catastro no contiene datos del barrio, y se utiliz\u00f3 la capa gr\u00e1fica de GIS para a\u00f1adir esta informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Tras la etapa de ETL, <strong>con t\u00e9cnicas de Machine Learning<\/strong> se estima el precio del alquiler de todas las viviendas de Madrid, utilizando los predictores disponibles que aportan informaci\u00f3n relevante: superficie, antig\u00fcedad de la vivienda, altura, barrio y presencia de garage.<\/p>\n<p>Finalmente <strong>los datos se presentan en un Dashboard,<\/strong> donde se puede analizar la informaci\u00f3n 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.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n se generaron 2 mapas de calor m\u00e1s: altura y antig\u00fcedad, demostrando que una vez procesada y tratada la informaci\u00f3n se pueden buscar aplicaciones que inicialmente no se hab\u00edan considerado.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-14855 size-portfolio-one-column-both-sidebar aligncenter\" src=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/TFM_Manuel_Maestre-650x488.jpg\" alt=\"TFM_Manuel_Maestre\" width=\"650\" height=\"488\" \/><\/p>\n<p>Toda la informaci\u00f3n, c\u00f3digo del proyecto y datos se encuentran en github y <a href=\"https:\/\/github.com\/manuelmaestre\/Proyecto_MDS\">puedes verlo aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, si quieres poder trabajar en proyectos tan interesantes como este de Manuel Maestre, nuestro <a href=\"https:\/\/dks.digital\/cursos\/master-en-data-science-madrid\">M\u00e1ster de Data Science<\/a> te proporcionar\u00e1 todas las herramientas, conocimientos y recursos para convertirte en un Data Scientist, como el mismo<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=LoncxKhlHLY\"> nos explicaba \u00a0hace unas semanas<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Trabajo\u00a0que realic\u00e9 en DKS como Proyecto Fin de M\u00e1ster de Data Science \u00a0tiene como objetivo estimar los precios del alquiler de viviendas. 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