El presente proyecto tiene como objetivo realizar un modelo para la predicción de precios de compra y venta de vivienda (casas) usadas en Bogota por medio de datos proporcionados por habi y la predicción de precios se realizó mediante técnicas de aprendizaje. Se usaron tecnicas ML - NO supervisadas y supervisadas y la hibrdacion de las dos antes mencionadas. El propósito de este trabajo es apoyar la toma de decisiones informada de las personas que desean invertir o vender su inmueble en este municipio. Los resultados mostraron que variables como el área de la casa, el área construida, el tipo de vivienda y el estrato son factores importantes a la hora de determinar el precio.
Nota: haciendo mencion a lo que se hablo en el reto "El ganador del reto no necesariamente será el que tenga el mejor resultado en Kaggle, sino el que presente la mejor metodología para resolver el reto." el codigo se reserva para la siguiente etapa.
No obstante se menciona que el algoritmo desarrollado ha alcazado el segundo mejor score en kaggle y se considera que la solucion dada es sencilla, escalabre e interpretable por lo que merece estar en la siguiente etapa y aportaria gran valor al negocio de habi.