Este projeto, desenvolvido pelo grupo IEEE-CIS, tem como objetivo a predição de valores de venda e de aluguel de imóveis. Através da coleta de dados de diversos sites de imóveis, criamos um pipeline automatizado que organiza, processa e armazena esses dados para análise e modelagem preditiva.
A ideia central é utilizar técnicas de machine learning em dados de imóveis para oferecer estimativas mais precisas de preços de mercado.
├── db
│ └── mongodb.py # Scripts de configuração e conexão ao banco de dados MongoDB
├── docs
│ ├── Project_documentation.docx # Documentação do projeto em formato Word
│ └── Project_documentation.pdf # Documentação do projeto em formato PDF
├── pipeline
│ ├── config # Arquivos de configuração relacionados ao pipeline
│ ├── dags # Diretório onde ficam os DAGs do Apache Airflow
│ ├── logs # Logs gerados pelo Airflow durante a execução dos DAGs
│ └── plugins # Plugins customizados para o Airflow, se necessário
├── scripts
│ ├── df-imoveis # Scripts de scraping para o site 'df-imoveis'
│ ├── net-imoveis # Scripts de scraping para o site 'net-imoveis'
│ ├── w-imoveis # Scripts de scraping para o site 'w-imoveis'
│ └── zap-imoveis # Scripts de scraping para o site 'zap-imoveis'git clone <URL-do-repositório>
cd <nome-do-repositório>docker-compose up -dTodas as dependências de pacotes Python necessários para o projeto estão listadas no arquivo requirements.txt para usuários que optem por não usar o docker. Para instalar os pacotes, siga os seguintes passos:
Certifique-se de estar no diretório raiz do projeto.
Execute o comando abaixo para instalar as dependências:
pip install -r requirements.txt