کارگاه عملی تحلیلگر هوش مصنوعی در بازار مسکن

کارگاه عملی تحلیلگر هوش مصنوعی در بازار مسکن

« با پایتون ایده های خود را به واقعیت تبدیل کنید. »

معرفی کارگاه :

• یکی از چالش‌های اساسی در تحلیل داده‌های واقعی، کار با داده‌هایی است که به مسائل پیچیده و کاربردی مانند پیش‌بینی قیمت مسکن مرتبط هستند. در این کارگاه، با تمرکز بر بازار مسکن تهران و داده‌های جمع‌آوری‌شده از وبسایت دیوارو ...، به تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی قیمت خانه‌ها خواهیم پرداخت.
• این پروژه شما را با مراحل واقعی و چالش‌های متنوع کار با داده‌های خام آشنا می‌کند. کار با داده‌های واقعی از منابع معتبر تجربه‌ای ارزشمند فراهم می‌کند که مهارت‌های شما را برای ورود به دنیای کسب‌وکار و پروژه‌های واقعی تقویت خواهد کرد. ما با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهایی همچون Pycaret تلاش می‌کنیم تا بهترین مدل‌ها را برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها طراحی و ارزیابی کنیم و دقت و سرعت تحلیل داده‌ها را بهبود بخشیم.

 شرکت در این کارگاه به شما فرصت می دهد تا:

• با روند تجزیه و تحلیل داده‌های واقعی و اهمیت انتخاب داده‌های صحیح آشنا شوید.
• تجربه‌ای عملی از کار با داده‌های بازار مسکن تهران به دست آورید.
• مهارت‌های خود را در ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی دقیق تقویت کنید.
• فرآیند پیش‌بینی قیمت را در سطحی عملی و کاربردی تجربه کنید.
• چالش‌ها و جزئیات مرتبط با پیش‌بینی قیمت مسکن را بهتر درک کنید.
• ابزارهای نوین تحلیل داده، مانند Pycaret را برای بهبود سرعت و دقت به کار بگیرید.
• این کارگاه فرصتی است تا نه‌تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا دهید، بلکه با انجام پروژه‌ای واقعی و جذاب که ی‌تواند در رزومه شما تأثیرگذار باشد، وارد دنیای حرفه‌ای شوید. 
  
  

امکانات کارگاه:

• اعطای مدرک قبولی معتبر در دوره (قابل استعلام)
• ضبط تمام جلسات و دسترسی تا 6 ماه پس از اتمام دوره(ویدیوهای آموزشی قابل دانلود نمی‌باشد)
• گروه تلگرامی کلاس و ارتباط با مدرس دوره تا 6 ماه پس از دوره آموزشی

سرفصل‌ها

- چالش‌های پیش‌بینی قیمت در بازار مسکن  
- تحلیل و بررسی داده‌های بازار مسکن تهران  
- مراحل کار با داده‌های خام و مواجهه با چالش‌ها  
- انتخاب داده‌های مناسب برای تحلیل دقیق  
- مدل‌های رگرسیونی: Linear Regression، Ridge، Lasso، ElasticNet  
- ارزیابی مدل‌های مبتنی بر درخت: Decision Tree و Random Forest  
- استفاده از XGBoost برای بهبود دقت پیش‌بینی  
- بهینه‌سازی و انتخاب مدل با استفاده از Pycaret  
- بصری‌سازی داده‌های مکانی با استفاده از Folium  
- نمایش داده‌های قیمت مسکن بر روی نقشه تهران   
- بهبود دقت و کارایی تحلیل داده‌ها  
- تجربه عملی پیش‌بینی قیمت مسکن در تهران  
- درک چالش‌ها و پیچیدگی‌های پیش‌بینی قیمت  
- ارتقای مهارت‌های فنی و ورود به دنیای حرفه‌ای