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      "content": "Consulte o [regulamento][1] antes de usar os dados.\n\nOs dados foram preparados com base no dataset da [Properati BR](https://console.cloud.google.com/marketplace/details/properati/property-data-br?filter=solution-type:dataset&q=real%20estate&id=626f7ea4-e9d8-4d1e-aaed-d0e07b689e3d).\n\n# Descrição dos arquivos\n\n- *features-training.csv* - conjunto de treinamento contendo em cada linha as características de cada anúncio.\n- *target-training.csv* - conjunto de treinamento contendo em cada linha o preço anunciado.\n- *features-test.csv* - conjunto de teste contendo em cada linha as características dos anúncios que devem ser rotulados.\n\n# Características\n\nConsulte o cabeçalho dos arquivos.\n\n# Mirror dos dados\n\nCaso necessário, os dados também estão disponíveis [aqui][2].\n\n\n  [1]: https://docs.google.com/document/d/1N-63jmxt6m25G8Gor098u-moAxTDfAjvGBLTMrjim1w/edit?usp=sharing\n  [2]: https://drive.google.com/file/d/1o0r_jlANiWDzwEA2Lh4kzBWUZHNww9Vf/view?usp=sharing",
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      "content": "# Descrição\n\nO Data Science Challenge @ EEF 2019 é uma competição de ciência de dados sendo promovida no evento *Engineering Education for the Future* (EEF), que será realizado de 23 a 25 de maio de 2019 nas dependências do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Consulte o regulamento completo [aqui][1].\n\nO desafio compreende a construção de um modelo que seja capaz de prever preços de imóveis com base em suas principais características.  São milhões de anúncios de imóveis no Brasil, coletados de janeiro de 2015 a fevereiro de 2019. Os anúncios contêm atributos textuais, numéricos e categóricos, além de poder conter informações de geolocalização, datas e imagens.  Há um total de 2.300.079 imóveis distintos, e portanto, anúncios de um mesmo imóvel podem ser atualizados ou mantidos por diferentes meses.  São 8.557.058 de anúncios na base de treinamento e 3.666.524 na base de teste.\n\nAs regras de avaliação e demais informações sobre a competição estão contidas na aba de avaliação.\n\n# Organização\n\n- Prof Dr Filipe Alves Neto Verri (coordenador), Divisão de Ciência da Computação, ITA\n- Profa Dra Ana Carolina Lorena, Divisão de Ciência da Computação, ITA \n\n# Apoio \n- [ITAEx][2]\n\n  [1]: https://docs.google.com/document/d/1N-63jmxt6m25G8Gor098u-moAxTDfAjvGBLTMrjim1w/edit?usp=sharing\n  [2]: http://itaex.com.br/",
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      "content": "Esta página descreve como as submissões serão avaliadas e como os competidores devem formatar suas submissões.\n\n## Métrica de avaliação\n\nA métrica de avaliação desta competição é o Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE), uma medida da diferença entre duas variáveis de valor contínuo. \n\n## Prazo das submissões\n\nAs submissões serão recebidas até a data de 17 de maio de 2019. Neste dia, os resultados no leaderboard privado serão divulgados. \n\n## Sessão de apresentação\n\nComo essa competição é parte das atividades do evento EEF (*Engineering Education for the Future*), haverá uma sessão em que as equipes nas três primeiras colocações no leaderboard final apresentarão suas soluções. Essa sessão será realizada no dia 24/05, das 13 às 15 hs. Nesta ocasião as equipes serão arguidas por uma banca examinadora e poderão ser requisitadas a utilizar os seus modelos na obtenção de predições para novos dados, diferentes dos disponíveis durante a competição.\n\n## Formato de submissão\n\nOs arquivos de submissão devem conter duas colunas: id e price (preço).\n\n<pre>id,price<br>1,100000.00<br></pre>\n",
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