Introdução O site Data Hackers é um baita comunidade dos profissionais e estudantes que colaboram para a comunidade de ciencia de dados.
Desde 2018 quando foi criado o grupo do slack vem contribuindo com conteúdo para toda a comunidade. Hoje em dias estão disponíveis em mais veículos comunitivos como: Youtube, Medium e Spotify.
Um das propostas para incentivar a comunidade é a realização da pesquisa State of Data: “Um mapeamento completo do cenário atual da área de dados do Brasil” São informação sobre Demografia, Carreira, desafios de gestores, conhecimentos na área de dados e de cada profissão.
Na MAPI empresa que trabalhei, tive a oportunidade de transitar em diversos atividades, começando por criar um produto para favorabilidade de empreedimentos residencial, tratamento de qualidade de dados, aprimoramento na captura de dados nos scripts de scraping. Por último estava no setor de marketing, criando um ebook da retrospectiva do mercado imobiliário em 2019. A área de marketing me interessou bastante, logo comecei a fazer os cursos da hubspot, para me aprimorar nas terminologias e funções.
Vinheta são documentações de casos de uso de pacotes do R. Os pacotes do R, que geralmente estão CRAN utilizam desse artifício para explicar as principais funcionalidade do pacote.
Na MAPI, empresa que trabalhava do ramo de ciência de dados para o mercado imobiliário, extraímos anúncios de imóveis em portal e imobiliárias de Curitiba e no estado de São Paulo. A partir desses dados transformavamos em informação criando produtos para o segmento de incorporação nas métricas de exclusividade, precificação e valorização do empreendimento.
Muito comum em estudos de precificação de imóvel saber quais fatores e quanto contribuem para o valor do imóvel. Por exemplo o acréscimo de churrasqueira num apartamento, ter duas vagas no estacionamento ou o que há no entorno do imóvel, como padaria, ponto de ônibus. Entretanto, para esta análise usarei outra abordagem, por meio da estatística espacial. Será respondido três perguntas, quais as áreas mais caras, se existe diferença entre a área com os respectivos vizinhos e agrupar um conjunto de áreas pela similaridade do m².