MIT Sloan School of Management (Get Smarter)

Наука даних в галузі нерухомості Короткий курс

Це курс для вас?

• Фахівці з нерухомості та незалежні інвестори прагнуть розширити свої портфелі нерухомості.
• Ті, хто вже має знання в галузі data science та хотів би використовувати їх у контексті нерухомості.
• Фахівці, які хочуть розвинути відповідні навички аналізу та оцінки, щоб отримати конкурентну перевагу в забудованому середовищі.
• Будь-хто, хто цікавиться девелопментом нерухомості, фінансами та інвестиціями або наукою про дані.

Хоча цей курс не має формальних передумов, рекомендується мати базове розуміння програмування. Від вас не очікуватимуть написання коду, але вам потрібно буде розуміти та маніпулювати кодом, написаним мовою програмування R.

Ви підете:

• Можливість краще інформувати про свої інвестиційні рішення та відкривати нові можливості в секторі нерухомості, використовуючи аналітичні дані, отримані з аналізу даних.
• Інструментарій з науки про дані, який дозволить вам впорядковувати та об’єднувати дані, а також проводити статистичний аналіз та моделювання за допомогою інтерактивних програмних програм, таких як R та Jupyter.
• Навички аналізу та інтерпретації даних про фактори, що впливають на оцінку нерухомості, такі як тенденції, розташування та зручності.
• Ключові відомості про галузь від поважних викладачів MIT та галузевих експертів з нерухомості, фінансів та ІТ-секторів.

Протягом цього онлайн-курсу ви пройдете шлях до таких модулів:

• Модуль 1: Принципи науки про дані та машинного навчання
  Розуміти концепції науки про дані та машинного навчання, що використовуються в штучному середовищі.
• Модуль 2: Використання даних про нерухомість
  Дізнайтеся, як готувати реальні дані до аналізу.
• Модуль 3: Початкові висновки щодо використання статистики
  Зрозумійте цінність кількісної оцінки та виявлення закономірностей у даних.
• Модуль 4: Використання науки про дані для постановки питань
  Відкрийте для себе історії, що живуть у даних про нерухомість, які можна використовувати для пояснення та прогнозування результатів.
• Модуль 5: Взаємозв'язки в даних про нерухомість
  Зрозумійте взаємозв'язки між результатами та ознаками за допомогою регресійного аналізу.
• Модуль 6: Прогнозування в нерухомості
  Дізнайтеся, як використовувати машинне навчання для прогнозування результатів та підтримки прийняття рішень у сфері нерухомості.

Керуйте своїм часом

Модель навчання GetSmarter розроблена, щоб допомогти вам, як працюючому професіоналу, покращити свої навички, не жертвуючи роботою та сімейними обов'язками. Курсова робота розділена на щотижневі, короткі модулі з поступовими термінами виконання, що допоможе вам розібратися в темпі протягом курсу та дасть вам простір для роботи, коли вам найкраще підходить.

На початку кожного модуля вам буде представлено зміст курсу та завдання, необхідні для його завершення. Ви також матимете доступ до свого консультанта з питань успіху, який допоможе вам керувати своїм часом та підтримає вас у вирішенні будь-яких адміністративних чи технічних питань, які можуть у вас виникнути.

Зверніться за допомогою до роботодавця

Поліпшуючи свої навички та знання галузі, ви матимете вплив на успіх вашої організації. Чому б вам не попросити свого начальника допомогти вам фінансувати навчання, якщо це вплине на вашу діяльність?

З наших колишніх студентів 37 відсотків отримували фінансову допомогу від своїх роботодавців. Ви також можете попросити про допомогу.

Якщо ви менеджер з навчання та розвитку (L&D) або займаєтесь навчанням та підвищенням кваліфікації для організації, ви можете запросити інформацію щодо наших корпоративних пропозицій на нашій сторінці GetSmarter для бізнесу.