Учебный проект для демонстрации основных этапов жизненного цикла проекта предиктивной аналитики.

Клонируйте репозиторий, создайте виртуальное окружение, активируйте и установите зависимости:

git clone https://github.com/IliasAkhmetov/pabd24
cd pabd24
python -m venv venv

source venv/bin/activate  # mac or linux
.\venv\Scripts\activate   # windows

pip install -r requirements.txt

Для парсинга информации о квартирах используйте следующий скрипт:

python src/parse_cian.py 

Предварительно в n_rooms выбрать количество комнат, которые хотите спарсить.

Для доступа к хранилищу скопируйте файл .env в корень проекта. Для выгрузки данных в хранилище S3 воспользуйтесь скриптом:

python src/upload_to_s3.py -i data/raw/file.csv 

Вы можете скачать данные о квартирах, которые уже были спарсены на локальную машину:
скрипт:

python src/download_from_s3.py

Скрипт для предобработки данных:

python src/preprocess_data.py

Скрипт для обучения модели

python src/train_model.py

Для запуска приложения flask запустите скрипт:

python src/predict_app.py

gunicorn -b 0.0.0.0 -w 1 src.predict_app:app

Для использования сервиса используйте файл web/index.html. 'http://192.144.12.11:8000/predict'