Organizan la Facultad de Arquitectura, Escuela de Construcción y Red Académica de Catastro Multifinalitario - RACAM 

La inequidad valuatoria generalizada en América Latina deriva de la desactualización de los datos, pero también de los métodos valuatorios aplicados. Mientras los métodos tradicionales de valuación han generado resultados subjetivos y frecuentemente arbitrarios, las modernas técnicas de captura de datos y valuación masiva demuestran ser efectivas y eficaces, sus resultados benefician a todos los actores debido a su rigurosidad en la determinación y en la predicción de los valores al referirlos al mercado inmobiliario.

El diplomado en Valuación Masiva de Inmuebles aborda de forma completa las técnicas de valuación masiva. Las prácticas propician la determinación controlada de los valores de inmuebles, como su representación espacial a través de mapas referidos al mercado inmobiliario.
El diplomado brinda a los participantes la posibilidad de estructurar observatorios del mercado inmobiliario y realizar prácticas en inferencia estadística, econometría, geoestadística y aprendizaje de máquina, apropiados para la valuación masiva eficiente y de calidad, refiriendo los valores a la realidad del mercado inmobiliario.

Fecha de inicio: Por definir

Fecha de finalización: Por definir

Forma de pago: 30% al momento de la matricula para iniciar y el 70% a los 30 días

Inversión: $2.000.000 (U$S 530)

Horarios: Las clases remotas se dictarán los martes de 6:00 p.m. a 8:00 p.m.

Duración: 120 horas

El curso se conforma por 6 módulos que contemplan un total de 120h. Cada Módulo se desarrolla a lo largo de 3 semanas con una dedicación estimada de 20h conformadas de la siguiente manera: 1 clase presencial remota semanal de 2h durante las dos primeras semanas, más una clase de consulta de 1h en la tercera semana. Los estudios en virtualidad (lecturas, respuesta a cuestionarios, interacción en el foro y resolución de la tarea) se estiman en 15h por módulo.

Objetivo general:

Desarrollar conceptos y realizar prácticas apoyadas en técnicas y herramientas útiles para la valuación masiva de inmuebles urbanos y rurales usando principalmente software libre, sistematizando los datos en ambiente SIG y expresando los resultados en informes completos con base científica y mapas útiles para el catastro y el sector privado.

Público Objetivo:

El curso está dirigido a consultores, académicos y profesionales universitarios, técnicos, tecnólogos o estudiantes de todas las áreas involucrados en las actividades catastrales, gestión territorial y desarrollo urbano. Es particularmente recomendado para valuadores y tasadores de instituciones públicas y privadas (bancos, inmobiliarias, desarrolladores), consultores y académicos, con conocimientos básicos de estadística.

Metodología:

Curso teórico/práctico a distancia basado en experiencias de enseñanza y aprendizaje innovadoras. La propuesta pedagógica agiliza la conformación de comunidades virtuales de académicos y multiprofesionales y técnicos hacedores de políticas públicas a nivel urbano, provenientes de diferentes regiones de América Latina. Cada Módulo inicia con la disponibilidad de los materiales de lectura y multimedia en la plataforma los cuales crean la base conceptual necesaria para responder a los cuestionarios y participar en foros de discusión. Las clases presenciales remotas tienen como objetivo profundizar temas y propiciar el debate. En todos los módulos se desarrollan prácticas y ejercicios y, además, se debe hacer una investigación cuyos resultados deberán ser plasmados en un informe

Módulos:

Módulo 1 – Observatorios del Mercado Inmobiliario en ambiente SIG. –Diego Erba

• Introducción a los SIG aplicados a la valuación masiva
• Planeamiento, levantamiento y sistematización de datos de mercado inmobiliario
• Observatorio de valores: SIG en la nube y Web Scrapy
• Zonas Homogéneas

Módulo 2 - Inferencia Estadística Aplicada a la Valuación Masiva. –Marco Aurelio Stumpf González

• Estadística: nociones básicas: muestreo, estimadores de tendencia central y dispersión, distribución de frecuencias, pruebas de hipótesis, intervalos de confianza
• Análisis de regresión múltiple y mecanismo de corrección de errores
• Verificación de los presupuestos básicos (linealidad, homocedasticidad, normalidad, no multicolinealidad y no autocorrelación serial)
• Desfasaje espacial y superfície de tendencias

Módulo 3 - Econometría Espacial Aplicada a la Valuación Masiva. –Sandro Bandeira

• Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
• Índice Global y Local de Moran
• Matriz de Vecindad
• Modelos de Desfase y Error Espacial

Módulo 4 - Geoestadística Aplicada a la Valuación Masiva. –Everton da Silva

• Introducción a la teoría de variables regionalizadas y concepto de Geoestadística
• Efectos de la dependencia espacial y de la heterogeneidad espacial
• Estimación de Variabilidad Espacial: el semi-variograma y estimación geoestadística (krigeaje)
• Relaciones de Vecindad, matrices de distancia y de contigüidad, pruebas de dependencia

Módulo 5 - Árboles de Decisión Aplicados a la Valuación Masiva. –Fabián Reyes Bueno

• Fundamentos y principales algoritmos de árboles de decisión
• Aplicación de árboles de decisión a la valoración del suelo
• Evaluación de rendimiento de modelos
• Mapas de valor del suelo a partir de los modelos

Módulo 6 - Valuación Masiva con Aprendizaje de Máquina (machine learning). – Augusto de Oliveira

• Introducción al Python con Jupyter Notebook e Google Colab
• Análisis exploratorio de datos con las bibliotecas Numpy, Pandas, Scikit-learn e Geopandas.
• Aprendizaje no supervisada - Reducción de dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales
• Aprendizaje supervisada - Regresión Lineal con StatsModel, Florestas Aleatorias (random forest), Extreme Gradient Boosting (XGBoost).

 

Docentes:

 

Diego Erba: Ing. Agrimensor. MSc. en Teledetección y MSc. en Catastro Multifinalitario. Doctor en Agrimensura. Es Post-Doctor en SIG. Consultor internacional en proyectos catastrales en América Latina. Profesor asociado en el Lincoln Institute of Land Policy. Es Miembro del Grupo de Catastro 3D de la FIG. Coordinador de la Red Académica de Catastro RACAM.

 

 

 

 

Marco Aurelio Stumpf González: Ing. Civil y Lic. en ciencias Jurídicas. MSc. en Ingeniería Civil. Dr. en Ingeniería. Profesor de posgrado en la Universidad de Vale do Rio dos Sinos, Brasil. Especializado en análisis económico y planificación de la construcción, valuación de inmuebles, modelos para análisis de mercado mediante técnicas de inferencia estadística e inteligencia artificial..

 

 

 

 

Sandro Bandeira: Ing. Civil. MSc. en Economía del Sector Público. Auditor de la tesorería en el Municipio de Fortaleza. Especializado en valuación masiva de propiedades, sistemas de información geográfica (SIG), análisis de regresión múltiple y econometría espacial.

 

 

 

 

Everton da Silva. Ing. Agrimensor, MSc. en Cadastro Multifinalitário y Dr. en Ingeniería. Profesor de la Universidade Federal de Santa Catarina y profesor asociado del Lincoln Institute of Land Policy. Coordinador del Grupo de Observación y Transformación del Territorio – GOTT. Miembro de la Red Académica de Catastro RACAM.

 

 

 

 

 

Fabián Reyes Bueno: Ing. Forestal y Doctor en Ingeniería para el Desarrollo Rural. Docente e investigador en la Universidad Técnica Particular de Loja en la materia de Ordenación Territorial y Sistemas de Información Geográfica. Miembro de la Red Académica de Catastro RACAM.

 

 

 

 

Antonio Augusto Ferreira de Oliveira: Ing. Civil y Lic. en Derecho. MSc. en Economía del Sector Público. Auditor de la tesorería en el Municipio de Fortaleza, Brasil. Especializado en SIG, análisis de regresión, econometría espacial, geoestadística, modelos de aprendizaje automático y ciencia de datos. Es miembro de la Sociedad Brasileña de Ingeniería de Valuaciones.

 

 

 

Mayores informes

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