Contexto
IA-AirBnB es un proyecto de datos centrado en transformar datasets Airbnb de Lyon y París en un workflow listo para modelado.
Proyecto de datos
Python
Pandas
Scikit-learn
Linear Regression
Proyecto
IA-AirBnB
Pipeline de ciencia de datos para predecir precios de Airbnb con datos de Lyon y París, con preprocesamiento, análisis y modelos de regresión lineal.
Stack
Python
Pandas
Scikit-learn
Linear Regression
Problema
El proyecto explora cómo datos estructurados de alojamientos pueden limpiarse, analizarse y usarse para predecir precios con una base simple y explicable.
Solución
El workflow cubre preprocesamiento, análisis exploratorio, tratamiento de outliers, división train/test y modelado con regresión lineal.
Arquitectura
La arquitectura es un pipeline de datos tipo notebook/script: carga de archivos, limpieza, features, entrenamiento de un modelo base y preparación de salidas de evaluación.
Funcionalidades
El alcance verificado es el workflow de datos descrito en el repositorio.
Resultado
El proyecto demuestra un workflow de datos de extremo a extremo; no se publica ninguna métrica del modelo sin evidencia del repositorio.
Capturas
El repositorio es el artefacto principal para los detalles de notebooks, scripts y exports.