MIT School of Architecture and Planning - Data Science in Real Estate
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Informação chave
Localização do campus
Mower Hall, EUA
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
Ensino a Distância
Duração
6 semanas
Ritmo
Período integral, Meio Período
Propinas
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Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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Introdução
Ciência de dados no mercado imobiliário
Obtenha as ferramentas analíticas para utilizar dados para tomada de decisão informada no mercado imobiliário.
Ganhe um certificado oficial de realização profissional da Escola de Arquitetura e Planejamento do MIT
Graças ao aprendizado de máquina e à análise de dados, os profissionais e investidores imobiliários agora podem fazer avaliações de propriedades mais precisas do que nunca. Este curso de curta duração online Data Science in Real Estate da Escola de Arquitetura e Planejamento do MIT (MIT SA + P) concentra-se em aumentar suas habilidades de ciência de dados dentro do contexto do ambiente construído. Durante o programa, estimados professores do MIT e especialistas do setor irão ensiná-lo a aproveitar as técnicas estatísticas para revelar os principais insights sobre os fatores que impactam o investimento imobiliário e as oportunidades de desenvolvimento.
Ao longo de seis semanas, você aprenderá como avaliar e organizar dados, expandir conjuntos de dados e gerar uma seleção de modelos que podem ser usados para explicar as tendências do setor e prever valores imobiliários.
Requisitos de Admissão
Este curso é para você?
Este programa MIT SA + P fornece aos participantes as habilidades de ciência de dados para apoiar a tomada de decisões e desenvolver um portfólio de propriedades de sucesso. Aqueles com experiência em análise de dados se beneficiarão ao aprender a aplicar suas habilidades no mercado imobiliário, enquanto os profissionais imobiliários e investidores independentes podem aumentar sua vantagem competitiva construindo habilidades de dados para melhorar a análise e avaliação, ajudando-os a tomar melhores decisões.
Embora não haja pré-requisitos formais para este curso, é altamente recomendável que você tenha um conhecimento básico de programação, em particular usando R. Você deve estar familiarizado com diferentes tipos de dados e estruturas de dados básicas, incluindo objetos, funções, vetores, matrizes, dados quadros e fatores; e os usei praticamente no passado. Se você ainda não entende esses conceitos, pode explorar os recursos de transição disponíveis no folheto do curso.
Conteúdo do programa
Currículo do curso
Estude as aplicações da análise de dados no mercado imobiliário enquanto trabalha nos módulos semanais deste programa online.
Módulo de orientação
Bem-vindo ao seu campus online
Módulo 1
Princípios de ciência de dados e aprendizado de máquina
Módulo 2
Usando dados imobiliários
Módulo 3
Insights iniciais usando estatísticas
Módulo 4
Usando ciência de dados para fazer perguntas
Módulo 5
Relacionamentos em dados imobiliários
Módulo 6
Previsão no mercado imobiliário
Entrega do programa
Duração:
- 6 semanas (excluindo orientação)
- 7–10 horas por semana - Aprendizagem individualizada online
Propinas
Taxa de matrícula total: £ 1391
Grau
Sobre o certificado
Aprenda a alavancar a análise de dados no mercado imobiliário e ganhe um certificado oficial MIT SA + P.
A avaliação é contínua e baseada em uma série de trabalhos práticos realizados online. Para receber um certificado, você precisará atender aos requisitos descritos no manual do curso. O manual estará disponível para você assim que você iniciar o curso.
Seu certificado será emitido em seu nome legal e enviado a você após a conclusão do curso, de acordo com os requisitos estipulados.
O que vai te diferenciar
Ao concluir este curso, você terá:
- Ferramentas para informar seus investimentos imobiliários usando insights da análise de dados.
- Uma compreensão dos vários fatores que afetam o valor de um investimento imobiliário.
- A capacidade de realizar análises estatísticas e modelagem usando aplicativos de software interativos, como notebooks R e Jupyter.
- Conhecimento dos fundamentos dos conceitos de aprendizado de máquina no contexto do ambiente construído.