Pesquisa aplicada em modelos preditivos, precificação imobiliária e inteligência de mercado utilizando técnicas estatísticas e Machine Learning.
Como estudante do MBA em Data Science e Analytics na USP/Esalq, desenvolvo pesquisas aplicadas focadas em modelos preditivos para precificação imobiliária e inteligência de mercado, combinando técnicas estatísticas avançadas com machine learning.
Minha pesquisa busca transformar dados complexos do mercado imobiliário em insights acionáveis para tomada de decisão estratégica.
Desenvolvimento de modelos estatísticos para determinação de preços de imóveis baseados em múltiplas variáveis de mercado e características dos ativos.
Análise de tendências do mercado imobiliário utilizando séries temporais, clustering e técnicas de análise preditiva.
Aplicação de regressões múltiplas, modelos hierárquicos e técnicas de inferência bayesiana para análise de dados complexos.
Minha pesquisa trabalha com bases de dados abrangentes contendo:
Dados históricos imobiliários processados anualmente
Características estruturais, de localização e de mercado
Histórico temporal para análise de tendências
Desenvolver modelos com alta acurácia para estimativa de preços imobiliários
Identificar padrões e tendências relevantes para investidores e desenvolvedores
Publicar resultados metodologicamente rigorosos e replicáveis