Бұл жұмыста Алматы қаласының аудандары бойынша жылжымайтын мүлік нарығы қарастырылды. Бұл нарық әлемдік экономиканың маңызды саласы екені бізге белгілі. Қазақстанда тұрғын үй жылжымайтын мүлік нарығы көптеген ерекшеліктерімен сипатталатын жүз мыңдаған пәтерлерден тұратын күрделі құрылым болып табылады. Бұл ретте нарықтағы кез келген өзгерістер алыпсатарлыққа және жылжымайтын мүлік бағасының әдейі көтерілуіне себеп болуы мүмкін. Сондықтан пәтердің нақты құны қандай және қай жерде қымбаттырақ екенін түсіну соншалықты маңызды. Зерттеу барысында машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, жылжымайтын мүліктің құнын болжау моделін құру қарастырылды. Жұмыста машиналық оқытудың бірнеше алгоритмі: Linear Regression, Lasso, Ridge,  Decision Tree Regression, Random Forest Regression, SVR (Gaussian kernel) қолданылды, олардың жұмыс нәтижелері мен дәлдіктері көрсетілді.