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ONLINE-KURS | Anwendung von Data Science & Machine Learning auf Immobilien

Datum:
Veranstalter: PropertyQuants
Adresse: Online

Als Reaktion auf die Nachfrage globaler Teilnehmer nach institutionellen Immobilien und Investitionen startet PropertyQuants zusätzliche Läufe des Anwendung von Data Science und maschinellem Lernen auf Immobilien Praktische Kurse auf Master-Niveau.

Was Sie lernen werden:

  • Datenwissenschaftliche Grundlagen für alle Branchen, einschließlich Python, Pandas und Scikit-Learn
  • Datenwissenschaftliche Methoden für Immobilien, einschließlich Indexerstellung, automatisierte Bewertung, Clusteranalyse und Zeitreihenprognose (ARIMA, VAR und VECM)
  • Die Möglichkeit, große Datenmengen zu verwenden, um faire Transaktionspreise zu bestimmen und zukünftige Renditen zu prognostizieren
  • Geografische Informationssysteme - Software zur räumlichen Standortanalyse und -visualisierung

Sie führen ein individuelles Schlusssteinprojekt durch, in dem die Teilnehmer an einem für sie relevanten Datensatz arbeiten können. Optionale 1-zu-1-Sitzungen und benotete Aufgaben sind enthalten. Bisherige Teilnehmer kamen aus der Immobilienbranche, aus den Bereichen Investitionen, Bewertungen, Proptech und Data Science.

Screenshot PropertyQuants-Kurs

Der Kurs wird von Nelson Lau, PhD und CEO von PropertyQuants, geleitet

Dieser ausführliche Kurs ist relevant für:

  • Alle, die an der Immobilienforschung beteiligt sind und Daten und maschinelles Lernen nutzen möchten, um bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen und den Wert großer Datenmengen freizusetzen
  • Diejenigen, die in die schnell wachsende Proptech-Industrie einsteigen möchten
  • Investoren, die datengetriebene Ansätze nutzen möchten, um außergewöhnliche Chancen zu finden und den Markt zu schlagen

Um mehr über die Möglichkeiten der Datenwissenschaft in Immobilien zu erfahren, Sehen Sie sich diese aktuelle Präsentation an Erstellt von Nelson Lau, PhD und PropertyQuants CEO, leitender Ausbilder für den Kurs.

Weitere Informationen zum Programm finden Sie auf der Kurswebsite und FAQs.

Registrieren Sie sich hier

Die bevorstehenden Kurspläne finden Sie unten - es gibt Kursläufe, die am 19. Januar, 5. März und 27. April beginnen.

Jan 2021 Kurs März 2021 Kurs April 2021 Kurs
Thema Datum & Zeit Datum & Zeit Datum & Zeit
[B1] Python Bootcamp - Teil I. 19. Januar 8-11 Uhr GMT 4. März 8 bis 11 Uhr EST 27. April 9-12 Uhr BST
[B1] Python Bootcamp - Teil II 20. Januar 8-11 Uhr GMT 5. März 8 bis 11 Uhr EST 28. April 9-12 Uhr BST
[B2] Pandas Bootcamp - Teil I. 26. Januar 8-11 Uhr GMT 11. März 8 bis 11 Uhr EST 4. Mai 9-12 Uhr BST
[B2] Pandas Bootcamp - Teil II 27. Januar 8-10.30 Uhr GMT 12. März 8 bis 10.30 Uhr EST 5. Mai 9-11.30 Uhr BST
[B3] Scikit-Learn Bootcamp - Teil I. 2. Februar 8-11 Uhr GMT 18. März 8-11 Uhr EDT 11. Mai 9-12 Uhr BST
[B3] Scikit-Learn Bootcamp - Teil II 3. Februar 8-10 Uhr GMT 19. März 8-10 Uhr EDT 12. Mai 9-11 Uhr BST
[1] Kurseinführung und Web Harvesting 9. Februar 8-11.30 Uhr GMT 25. März 8-11.30 Uhr EDT 18. Mai 9-12.30 Uhr BST
[2] Immobilienpreisindizes 16. Februar 8-11 Uhr GMT 8. April 8 bis 11 Uhr EDT 25. Mai 9-12 Uhr BST
[3] Automatisierte Bewertungsmodelle 23. Februar 8-11 Uhr GMT 15. April 8 bis 11 Uhr EDT 1. Juni 9-12 Uhr BST
[G1] Geografische Informationssysteme I. 2. März 8-10.30 Uhr GMT 22. April 8 bis 10.30 Uhr EDT 8. Juni 9-11.30 Uhr BST
[G2] Geografische Informationssysteme II 9. März 8-10.30 Uhr GMT 29. April 8 bis 10.30 Uhr EDT 15. Juni 9-11.30 Uhr BST
[4] Zeitreihenprognose I. 16. März 8-11 Uhr GMT 6. Mai 8-11 Uhr EDT 22. Juni 9-12 Uhr BST
[5] Zeitreihenprognose II 23. März 8-10 Uhr GMT 13. Mai 8-10 Uhr EDT 29. Juni 9-11 Uhr BST
[6] Clusteranalyse 30. März 9-11 Uhr BST 20. Mai 8-10 Uhr EDT 6. Juli 9-11 Uhr BST