Machine Learning

Modelos Predictivos para Sector Inmobiliario

Desarrollo de modelos de machine learning para estimar demanda, precios y segmentación de clientes en el sector inmobiliario, con implementación de series temporales para proyecciones de precios y ocupación.

Python
Power BI
BigQuery
SQL

Empresa

Inmobiliaria Ancosur

Período

Noviembre 2024 - Marzo 2025

Rol

Data Scientist

Resumen del Proyecto

Lideré el desarrollo de una suite completa de modelos predictivos para el sector inmobiliario, enfocada en optimizar la toma de decisiones estratégicas a través de análisis avanzados de demanda, precios y perfiles de clientes.

El proyecto involucró la implementación de múltiples técnicas de machine learning y análisis de series temporales, resultando en mejoras significativas en la precisión de estimaciones y una reducción del 30% en los tiempos de procesamiento de datos.

Características Principales

Modelos Predictivos

  • • Estimación de demanda inmobiliaria
  • • Predicción de precios de propiedades
  • • Segmentación inteligente de clientes
  • • Análisis de patrones de mercado

Series Temporales

  • • Proyecciones de precios a futuro
  • • Análisis de ocupación temporal
  • • Tendencias estacionales del mercado
  • • Forecasting de demanda

Dashboards Analíticos

  • • Visualización de KPIs en tiempo real
  • • Integración de modelos ML en Power BI
  • • Monitoreo continuo de métricas
  • • Reportes ejecutivos automatizados

Pipeline de Datos

  • • Automatización con Python y SQL
  • • Web scraping de tendencias de mercado
  • • ETL optimizado (30% más rápido)
  • • Integración con GCP BigQuery

Desafíos y Soluciones

Desafío: Datos Heterogéneos

Integración de múltiples fuentes de datos inmobiliarios con diferentes formatos y calidades.

Solución: Implementé pipelines robustos de ETL con validación automática y normalización de datos, incluyendo web scraping para enriquecer el dataset.

Desafío: Escalabilidad del Análisis

Procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos para análisis en tiempo real.

Solución: Migración a GCP BigQuery con optimización de consultas SQL y paralelización de procesos de machine learning.

Resultados e Impacto

30%
Reducción en tiempos de procesamiento
95%
Precisión en estimaciones de precios
5
Modelos predictivos implementados