Чтобы узнать больше, присоединяйтесь к чату.
руководитель продукта
Data Science Product Manager
ML разработчик
Каждый участник может решать одну или сразу обе задачи, чтобы повысить свои шансы на победу.
Направление Data Science
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.
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.
до 22 сентября
регистрация
26-27 сентября
хакатон
Онлайн
Регистрация закрыта
