Зарегистрируйтесь на онлайн-хакатон до 22 сентября, если готовы решить задачу по направлению Data Science.

Чтобы узнать больше, присоединяйтесь к чату.
В онлайн-хакатоне можно принимать участие как самостоятельно, так и  в составе команды до 4 человек.
Призовой фонд разделят 6 победителей, которые войдут в топ-3 лидербордов по двум задачам.
@tikhomiroviv
Илья Тихомиров
руководитель продукта
@vgorovoy
Владимир Горовой
Data Science Product Manager
@vkokhtev
Вадим Кохтев
ML разработчик

Каждый участник может решать одну или сразу обе задачи, чтобы повысить свои шансы на победу.

Направление Data Science

Прогноз стоимости жилой недвижимости

Результат: прогноз по историческим данным (2017–2019 года) стоимости квартир на конец 2019 года по различным районам Москвы.

Данные: статистика цен, количество объявлений на Яндекс.Недвижимости в различных районах Москвы. Для владельцев квартир и покупателей недвижимости важно знать, как будет меняться цена в будущем, чтобы грамотно выбирать стратегию на рынке. Вы можете пользоваться дополнительными источниками данных, которые находятся в открытом доступе.

Ваша задача: на основании истории объявлений прогнозировать изменение цен на квартиры.

Прогноз срока экспозиции объявления

Результат: модель, анализирующая объявление и определяющая срок его экспозиции на сервисе.

Данные: объявления из архива Яндекс.Недвижимости со сроками экспозиции. Размещая объект на Яндекс.Недвижимости, каждый хочет продать или сдать его как можно быстрее за максимальную для этого объекта цену. В архиве нашего сервиса сотни тысяч объявлений со сроками экспозиции (датами размещения и снятия объявления). На сервисе мы хотим подсказывать пользователям, сколько они будут ждать покупателя или нанимателя своего объекта при текущих характеристиках.

Ваша задача: по информации из объявлений в Москве дать прогноз по срокам их экспозиции.

Онлайн

Регистрация закрыта

Оператор хакатона — Spinon.
Tue Mar 14 2023 22:45:24 GMT+0300 (Moscow Standard Time)