Содержание

В Тюмени еще четыре участка попали под реновацию: карта, на каких улицах в Тюмени снесут старые дома под застройку, КРТ в Тюмени — кто и как его проводит, список улиц в Тюмени с домами под снос — 13 марта 2022

Снос старого жилого фонда в последние годы происходит в разных районах Тюмени. При этом реализуется комплексный подход: не просто возведение новостроек, но и обязательное благоустройство прилегающей территории

Поделиться

В нашем регионе складывается положительная динамика по внедрению комплексного развития территорий (КРТ) для реновации морально устаревших территорий и расселения аварийного жилого фонда. Об этом 72.RU сообщили в главном управлении строительства Тюменской области. Недавно стало известно о том, что под снос пойдет старый центр Тюмени, но есть и другие участки, которые ожидает та же участь.

— В прошлом 2021 году в Тюмени заключили договоры и КРТ двух территорий общей площадью 36,9 гектара. Планируемый объем нового строительства составит порядка 330 тысяч квадратных метров. В 2022 году планируется реализация четырех проектов КРТ общей площадью 437,3 гектара, в границах которого планируемый объем нового строительства составит около 3,1 миллиона квадратного метра, — прокомментировал 72.RU Сергей Бауэр, и. о. начальника ГУС Тюменской области.

По его словам, объем сноса составит 248 тысяч квадратных метров. Уже известно, что реновация коснется нескольких улиц нашего города. Их мы изобразили на карте.

Первый участок под КРТ расположится в границах улиц Камышинской и Урицкого

Поделиться

Участок номер два расположится в районе улиц Коммунистической, Набережной и Иркутской

Поделиться

Третий участок — справа от улицы 2-й Луговой, а четвертый — по левую сторону от нее

Поделиться

Аварийные дома в Тюмени сносят систематически, людей расселяют или выплачивают выкупную стоимость. Местные власти прошлой весной законодательно разрешили проводить комплексное развитие территории (КРТ), проще говоря, реновацию.

В рамках КРТ застройщик может сносить не только многоквартирные дома, признанные аварийными, но и другие объекты недвижимости (если договорится с собственниками). Почитайте большое интервью с начальником ГУС Тюменской области Павлом Переваловым: он подробно рассказал нам и вам об этом.

Некоторые территории власти уже отдали под застройку. Работами застройки улиц Ставропольской и Жуковского займется СЗ «Звезда». А «ЭНКО» застроит территорию Старой Лесобазы.

По теме

  • 12 апреля 2022, 10:22

    В Тюмени после жалобы горожанина снесут два здания. Они были построены незаконно

  • 23 марта 2022, 20:33

    На Лесобазе у реки появится еще один новый жилой квартал — ради этого пустят под снос старые двухэтажки

  • 18 марта 2022, 11:10

    Великое переселение в Тюмени — публикуем районы, которые застроят многоэтажками

  • 24 февраля 2022, 14:02

    Снести нельзя оставить: исследуем квартал в центре Тюмени, который отдадут под реновацию

  • 13 декабря 2021, 10:09

    Власти определили, кто займется реновацией в трех районах Тюмени. Земли отдали одной компании

  • 22 октября 2021, 20:45

    Пустующий участок земли на Доме Обороны попадет под реновацию — смотрите, где появятся высотки

  • 22 сентября 2021, 13:24

    Старую Лесобазу снесут и застроят домами. Всем займется крупный тюменский застройщик

  • 05 апреля 2021, 06:30

    Как будет проходить реновация в Тюмени и почему в новых районах сразу не строят садики — интервью с главным по строительству

Екатерина Бурлева

Журналист

КРТРеновацияСтроительство в ТюмениНедвижимостьГде тут житьГусь

  • ЛАЙК11
  • СМЕХ0
  • УДИВЛЕНИЕ3
  • ГНЕВ3
  • ПЕЧАЛЬ0

Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter

КОММЕНТАРИИ26

Читать все комментарии

Гость

Войти

Новости СМИ2

Новости СМИ2

Волны московской реновации / Хабр

Доброго времени суток дорогие читатели хабра, 12 августа 2020 года были опубликованы этапы переезда по программе реновации (ознакомиться можно здесь) и мне стало интересно, а как это будет выглядеть, если эти этапы визуализировать. Тут нужно уточнить, что я никак ни связан с правительством Москвы, но являюсь счастливым обладателем квартиры в доме под реновацию, поэтому мне было интересно посмотреть, может даже с некоторой точностью предположить, куда возможно будет двигаться волна реновации в моём случае (а может быть и в вашем, если вас дорогой читатель это заинтересует). Конечно точного прогноза не получится, но хотя-бы можно будет увидеть картину под новым углом.

UPD 28 августа 2020
Получилась полная карта реновации с отмеченными на ней волнами реновации и стартовыми площадками.


Введение


Вкратце о программе реновации

Программа реновации была запущена Правительством Москвы в 2017 году. Благодаря ей 350 тысяч московских семей, то есть более миллиона человек, переедут в новые квартиры с отделкой комфорткласса.

Какие дома войдут в программу, решали сами жители. По итогам голосования в программу было включено 5174 дома.

Участники получат равнозначное жилье в своем районе… (далее можно прочитать здесь)

На основании приказа правительства Москвы от 12 августа 2020 г. № 45/182/ПР-335/20 (прочитать можно здесь) вся программа переселения рассчитана до 2032 года и должна будет пройти в три этапа (три волны):


  • первый этап 2020 — 2024гг., в него вошло 930 домов, страницы 3-29 в приказе
  • второй этап 2025 — 2028гг., в него вошло 1636 домов, страницы 30-76 в приказе
  • третий этап 2029 — 2032гг., в него вошло 1809 домов, страницы 77-128 в приказе
  • без определённого этапа (этапы должны будут определиться до конца 1 квартала 2021г.) — 688 домов, страницы 129-148 в приказе

Реализация

Исходный код залит на github и скачать его можно здесь.


  • В первой версии кода я использовал геокодер яндекса для определения точных координат домов, входящих в программу реновации. Добавить стартовые площадки через геокодер не удалось, не все координаты определились правильно.

Первая версия кода wave1.ipynb (obsolete)

Парсинг данных

Данные я взял из этого приказа, т. к. приказ — это pdf файл с таблицами, то я использовал библиотеку tabula для парсинга pdf файлов.

import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from tabula import read_pdf
import json
import os

Первым делом я спарсил одну страницу из этих таблиц, чтобы посмотреть, как дальше чистить данные.

test = read_pdf('prikaz_grafikpereseleniya.pdf', pages='3', pandas_options={'header':None})
test.head()

0 1 2 3 4 5
0 No п/п АО Район NaN Адрес дома unom
1 1 ЦАО Басманный Бакунинская ул., д.49 c.4 NaN 1316
2 2 ЦАО Басманный Бакунинская ул. , д.77 c.3 NaN 1327
3 3
ЦАО		 Басманный Балакиревский пер., д.2/26 NaN 19328
4 4 ЦАО Басманный Госпитальный Вал ул., д.3 NaN 31354

Как видно из того, что получилось спарсить, чтобы очистить данные необходимо удалить лишние колонки и строчки, что и делает функция parse_pdf_table.

def parse_pdf_table(pages, pdf_file='prikaz_grafikpereseleniya.pdf'):
    df = read_pdf(pdf_file, pages=pages, pandas_options={'header':None})
    # удаляем не нужные строки
    df = df[~(df.iloc[:,0] == 'No п/п')]
    # оставляем только нужные колонки
    df = df.iloc[:,1:4]
    df.columns = ['AO', 'district', 'address']
    return df

Каждая волна находится в своём диапазоне страниц, парсим их и проверяем по документу, т. е. количество строк должно совпадать с тем, что есть в pdf файле. (Также сразу добавляем к данным номер волны, т.к. это пригодится в будущем)

wave_1 = parse_pdf_table('3-29') # 2020 - 2024
wave_1['wave'] = 1
wave_1.shape
(930, 4)
wave_2 = parse_pdf_table('30-76') # 2025 - 2028
wave_2['wave'] = 2
wave_2.shape
(1636, 4)
wave_3 = parse_pdf_table('77-128') # 2029 - 2032
wave_3['wave'] = 3
wave_3.shape
(1809, 4)
unknown = parse_pdf_table('129-148')
unknown['wave'] = 0
unknown.shape
(688, 4)

Обработка данных

Обрабатывать данные будем на пандасе (pandas), для этого соберём все волны в один датафрейм df.

df = pd.concat([wave_1, wave_2, wave_3, unknown], ignore_index=True)

Выделим своим цветом метки каждой волны.

df['marker-color'] = df['wave'].map({1:'#0ACF00',  # зеленый
                                     2:'#1142AA',  # синий
                                     3:'#FFFD00',  # жёлтый
                                     0:'#FD0006'}) # красный

Также подпишем каждую метку в зависимости от волны.

df['iconContent'] = df['wave'].map({1:'1',
                                    2:'2',
                                    3:'3',
                                    0:''})

В описание метки добавим адрес.

df['description'] = df['address']

Если не уточнить город — Москва, то по данным, полученным из геокодера получится, что реновация началась по всей стране, да что там, во всём мире. (Даёшь реновацию во всём мире! 🙂

def add_city(x):
    if x['AO'] == 'ЗелАО':
        return 'Зеленоград, ' + x['address']
    return 'Москва, ' + x['address']
df['address'] = df[['AO', 'address']].apply(add_city, axis=1)

Для определения координат каждого дома по адресу я использовал геокодер яндекса, что очень удобно, т.к. он бесплатный и на него есть очень хорошая документация. Если нужно будет пересчитать координаты, то не забудьте ввести свой ключ.

def geocoder(addr, key='введи свой ключ'):   
    url = 'https://geocode-maps.yandex. ru/1.x'
    params = {'format':'json', 'apikey': key, 'geocode': addr}
    response = requests.get(url, params=params)
    try:
        coordinates = response.json()["response"]["GeoObjectCollection"]["featureMember"][0]["GeoObject"]["Point"]["pos"]
        lon, lat = coordinates.split(' ')
    except:
        lon, lat = 0, 0
    return lon, lat
%%time
df['longitude'], df['latitude'] = zip(*df['address'].apply(geocoder))
CPU times: user 2min 11s, sys: 4.31 s, total: 2min 15s
Wall time: 15min 14s

Все координаты определились удачно (именно удачно, т.к. нет гарантий, что геокодер спарсил адрес так как нам нужно), другими словами он хотя-бы что-то вернул.

len(df[df['longitude'] == 0])
0

Сохраним полученные данные.

df.to_csv('waves.csv')
#df = pd.read_csv('waves.csv')

Формирование карты волн реновации

Для отображения полученных данных на карте я использовал формат GeoJSON.

def df_to_geojson(df, properties, lat='latitude', lon='longitude'):
    geojson = {'type':'FeatureCollection', 'features':[]}
    for _, row in df. iterrows():
        feature = {'type':'Feature',
                   'properties':{},
                   'geometry':{'type':'Point',
                               'coordinates':[]}}
        feature['geometry']['coordinates'] = [row[lon],row[lat]]
        for prop in properties:
            feature['properties'][prop] = row[prop]
        geojson['features'].append(feature)
    return geojson

Т.к. меток получилось очень много, то полная карта может медленно работать на слабом ПК, поэтому я разделил данные по округам Москвы для удобства.

properties = ['marker-color', 'iconContent', 'description']
if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')
for ao, data in df.groupby('AO'):
    geojson = df_to_geojson(data, properties)
    with open('data/' + ao + '.geojson', 'w') as f:
        json.dump(geojson, f, indent=2)

Полученные данные в формате .geojson я сохранил в папку data. В файле ВСЕ_ОКРУГА.geojson записаны данные по всем округам вместе.

geojson = df_to_geojson(df, properties)
with open('data/ВСЕ_ОКРУГА.geojson', 'w') as f:
    json.dump(geojson, f, indent=2)

ссылка на полную карту (может работать медленно) здесь.

В целом получилось не плохо, все метки внутри границ Москвы, однако, есть и несколько ошибок, как например недалеко от Сергиева Посада — Пролетарий СНТ территория (п.Вороновское), д.1 или в окрестностях Орехово-Зуево — Гаражный пер. (пос.ДСК Мичуринец, п.Внуковское), д.8/КБ/Н. (Честно говоря я бы и сам не сразу понял, где это находится)


Что хотелось сделать, но не получилось 🙁

Официальный список стартовых площадок находится здесь.

Также на карту волн реновации я хотел добавить стартовые площадки, однако это не получилось сделать. Проблема даже не в том, что нормально спарсить список не удалось, это можно было бы решить, проблема в том, что геокодер не может точно определить координаты по владению, например, Шмитовский проезд, вл. 39, Мукомольный проезд, вл. 6, или где находится этот адрес — район Южное Медведково, мкр. 1, 2, 3, корп. 38.

Таким образом единственный источник данных это официальная карта реновации (находится здесь), а как получить из неё координаты я не знаю, если кто знает, как получить координаты стартовых площадок, напишите пожалуйста в комментах.

Однако не всё так плохо и выход всё же есть — можно добавить эти метки вручную!

Видео-инструкция о том, как это сделать есть в исходном коде проекта, а также её можно посмотреть/скачать здесь.


  • Вторая версия карты получилась полной и точной, на неё удалось добавить как дома по реновации, так и стартовые площадки. Вместо геокодера я использовал данные, которые удалось спарсить пользователю PbIXTOP, за что ему большое спасибо.

Вторая версия кода wave2.ipynb (Волны московской реновации 2.0)

Волны московской реновации 2.0

import pandas as pd
import numpy as np
import json
from tabula import read_pdf
from tqdm. notebook import tqdm
import os

Адреса и локации домов по реновации

with open('renovation_address.txt') as f:
    bounded_addresses = json.load(f)
def parse_pdf_table(pages, pdf_file='prikaz_grafikpereseleniya.pdf'):
    df = read_pdf(pdf_file, pages=pages, pandas_options={'header':None})
    # удаляем не нужные строки
    df = df[~(df.iloc[:,0] == 'No п/п')]
    df['unom'] = df.iloc[:,-1].combine_first(df.iloc[:,-2])
    # оставляем только нужные колонки
    df = df.iloc[:,[1, 2, 3, -1]]
    df.columns = ['AO', 'district', 'description', 'unom']
    return df
wave_1 = parse_pdf_table('3-29') # 2020 - 2024
wave_1['wave'] = 1
wave_2 = parse_pdf_table('30-76') # 2025 - 2028
wave_2['wave'] = 2
wave_3 = parse_pdf_table('77-128') # 2029 - 2032
wave_3['wave'] = 3
unknown = parse_pdf_table('129-148')
unknown['wave'] = 0
df = pd.concat([wave_1, wave_2, wave_3, unknown], ignore_index=True)
df['marker-color'] = df['wave'].map({1:'#0ACF00',  # зеленый
                                     2:'#1142AA',  # синий
                                     3:'#FFFD00',  # жёлтый
                                     0:'#FD0006'}) # красный
df['iconContent'] = df['wave']. map({1:'1',
                                    2:'2',
                                    3:'3',
                                    0:''})
df['longitude'] = 0
df['latitude'] = 0
for i in tqdm(bounded_addresses):
    unom = i['unom']
    coordinates = i['center']['coordinates']
    df.loc[df['unom']==unom, 'longitude'] = coordinates[1]
    df.loc[df['unom']==unom, 'latitude'] = coordinates[0]
HBox(children=(FloatProgress(value=0.0, max=5152.0), HTML(value='')))
# Объеденим ТАО и НАО в ТиНАО, т.к. в стартовых площадках есть только ТиНАО
df.loc[(df['AO'] == 'ТАО') | (df['AO'] == 'НАО'), 'AO'] = 'ТиНАО'
df[df['longitude'] == 0]

AO district description unom wave marker-color iconContent longitude latitude
917 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.11 15000016 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
918 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.13 15000015 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
919 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.3 15000013 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
925 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.4 15000012 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
926 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.6 15000014 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
4883 ТиНАО поселение Внуковское Гаражный пер. (пос.ДСК Мичуринец, п.Внуковское)… 4405823 0 #FD0006 0.0 0.0
4945 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.51 20000002 0 #FD0006 0.0 0.0
4946 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.52 20000003 0 #FD0006 0.0 0.0
4947 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.53 20000001 0 #FD0006 0.0 0.0
4948 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.85 20000000 0 #FD0006 0.0 0.0
4995 ТиНАО поселение Вороновское Пролетарий СНТ территория (п.Вороновское), д.1 20000004 0 #FD0006 0.0 0.0

Добавляем вручную дома, которые не удалось спарсить

df.loc[917, ['longitude', 'latitude']] = 37.204805, 55.385382 
df.loc[918, ['longitude', 'latitude']] = 37.205255, 55.385367 
df.loc[919, ['longitude', 'latitude']] = 37.201518, 55.385265 
df.loc[925, ['longitude', 'latitude']] = 37.201545, 55.384927 
df.loc[926, ['longitude', 'latitude']] = 37. 204151, 55.384576
df.loc[4883, ['longitude', 'latitude']] = 37.321218, 55.661308 
df.loc[4945, ['longitude', 'latitude']] = 37.476896, 55.604153 
df.loc[4946, ['longitude', 'latitude']] = 37.477406, 55.603895 
df.loc[4947, ['longitude', 'latitude']] = 37.476546, 55.602729 
df.loc[4948, ['longitude', 'latitude']] = 37.477568, 55.604659
df.loc[4995, ['longitude', 'latitude']] = 37.176806, 55.341541

Стартовые площадки

with open('start_area.txt') as f:
    end = json.load(f)
data = {
    'AO':[],
    'district':[],
    'longitude':[],
    'latitude':[],
    'description':[]
}
for i in end['response']:
    data['AO'].append(i['OKRUG'])
    data['district'] = i['AREA']
    coordinates = i['geoData']['coordinates']
    data['longitude'].append(coordinates[1])
    data['latitude'].append(coordinates[0])
    description = i['Address']
    if 'StartOfRelocation' in i:
        if i['StartOfRelocation'] is not None:
            description += '\n' + i['StartOfRelocation']
    data['description']. append(description)
df_start_area = pd.DataFrame(data)
df_start_area['marker-color'] = '#7D3E00' # коричневый цвет
df_start_area['iconContent'] = '0'
df_start_area['unom'] = None
df_start_area['wave'] = -1

Объеденяем метки домов по реновации и стартовых площадок

df = pd.concat([df, df_start_area], ignore_index=True)

Формирование карты реновации

def df_to_geojson(df, properties, lat='latitude', lon='longitude'):
    geojson = {'type':'FeatureCollection', 'features':[]}
    for _, row in df.iterrows():
        feature = {'type':'Feature',
                   'properties':{},
                   'geometry':{'type':'Point',
                               'coordinates':[]}}
        feature['geometry']['coordinates'] = [row[lon],row[lat]]
        for prop in properties:
            feature['properties'][prop] = row[prop]
        geojson['features'].append(feature)
    return geojson
properties = ['marker-color', 'iconContent', 'description']

Разделяем данные по округам.

if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')
for ao, data in df.groupby('AO'):
    geojson = df_to_geojson(data, properties)
    with open('data/' + ao + '.geojson', 'w') as f:
        json.dump(geojson, f, indent=2)

Полная карта (может работать медленно)

geojson = df_to_geojson(df, properties)
with open('data/ВСЕ_ОКРУГА.geojson', 'w') as f:
    json.dump(geojson, f, indent=2)

Выводы

В целом можно сказать, что затея удалась, однако ещё раз повторю, выводы, которые вы можете получить исходя из этих данных носят лишь примерный характер, даже в самом приказе написано, что сроки указанные в нём являются ориентировочными и могут быть скорректированы, к тому же значительное число домов пока ещё даже не распределено.


UPD 28 августа 2020

Полная карта реновации с отмеченными на ней волнами реновации и стартовыми площадками.

Спасибо пользователю PbIXTOP за данные, спарсенные с официальной карты.

ВСЕ ОКРУГА (Может работать медленно)

ВАО
ЗАО
ЗелАО
САО
СВАО
СЗАО
ТиНАО
ЦАО
ЮАО
ЮВАО
ЮЗАО


UPD 1 сентября 2020

Добавил актуальный код для формирования карты, скрыл реализацию, т. к. большинство читателей статьи интересуется только картой.

Спасибо за внимание.

Обзоры профессионалов по ремонту дома — Роквилл, Мэриленд

Отзывы профессионалов по ремонту дома — Роквилл, Мэриленд | Angi

Основана в 1992 г. • В Angi с июня 2011 г.

Семейный бизнес. Мы рады удовлетворить все ваши потребности в благоустройстве дома. В бизнесе с 1992 года, у нас есть опыт в ремонте и реконструкции жилых помещений. Мы обслужили сотни семей в округе Монтгомери, штат Мэриленд, и в Вашингтоне, округ Колумбия. Наши проекты — это отражение образа жизни и личности наших клиентов. Мы заботимся о том, чтобы проект был завершен своевременно с меньшими неудобствами для вас и качественным мастерством. Еще несколько причин выбрать нас в качестве подрядчика: экспертные знания, точная и детальная работа, а также персональное обслуживание — преимущества, которые вы, как клиент, оцените в нашей работе.

Удобства

Бесплатная смета

Запросите подробности

Гарантии

Да

Скидка для пенсионеров

10%

Eco-Friendly Accredit

Нет

Показано 1-3 из 3 отзывов

Мне не понравилось с их обслуживанием клиентов. Когда я спросил их, я ничего не могу сделать без оценки. Они в основном сказали, что не делают оценок, и что они концентрируются на стоимости, и тот факт, что я покупаю оценки, я не тот человек, с которым они хотят иметь дело. Я сказал, что тоже не хочу иметь с ними дела. Они действительно пришли и посмотрели ванну, но я ожидал оценки после того, как они посмотрели. Люди, которые вышли, были очень приятными и знающими, но обслуживание клиентов не было профессиональным. Они вошли и пытались отговорить меня от ванны. Они были не очень хороши. Моя мама сказала, что это не совсем то, чего я хочу. Они много говорили и смотрели на кучу вещей, вот и все.

Описание работы

Я хотел использовать их, чтобы сделать мою ванную комнату. Оценку они не предоставили. Они должны были заменить ванну на прогулочную ванну.

Категория

ремонт дома

Я полностью доверяю Джорджу. Он честен, заслуживает доверия и просто не будет делать дрянную работу. На самом деле, он отказывался делать для меня проекты, в которых я хотел срезать углы и не делать это «правильно». Я очень уважаю это!! Это противоположно тому, на что сегодня похоже большинство подрядчиков. Настоятельно рекомендуется.

Описание работы

На протяжении многих лет Джордж выполнял для меня разнообразную работу, в основном столярную. Он построил и отделал прекрасную мантию/камин вокруг существующего очага. Он также установил двойные двери через арку в нашем подвале, разделив большое пространство на две комнаты. Он фактически заменил и переделал дрянную работу, сделанную первоначальным подрядчиком в подвале. Эти тяжелые двери прекрасно работают и сегодня. Он сделал больше работы по всему нашему дому.

Категория

Деревообработка

Это была катастрофа. Они заставили нас установить душевую дверь, которая была слишком тяжелой для стены. Когда плитка начала отставать от стены, они отказались возвращаться и предлагать решение. Они обвинили другого продавца в своей ошибке. Мы подали жалобу в округ, который предложил нам обратиться к посредничеству. Они так и не появились. Я бы не стал приближаться к этому продавцу для ремонта дома. Они также забили гвоздь в водопроводную трубу, что привело к повреждению воды в нашем доме, но это было незначительно по сравнению с катастрофой в ванной.

Описание работы

Ремонт ванной комнаты

Категория

Деревообработка

Часто задаваемые вопросы

Каков общий рейтинг Home Renovation Pros?

Home Renovation Pros в настоящее время имеет общий рейтинг 3 из 5.

В какие дни работают Home Renovation Pros?

Домашние псевдонимы «Реконструкция» открыт:

Воскресенье: 9:00 — 17:00

Понедельник: 7:30 — 19:00

Вторник: 7:30 — 7:00

Среда: 7:30–19:00

Четверг: 7:30–19:00

Пятница: 7:30–19:00

Суббота: 9:00–5:00 00 PM

Какие варианты оплаты предлагает Home Renovation Pros?

Компания Home Renovation Pros принимает следующие формы оплаты: Чек, PayPal

Предлагает ли компания Home Renovation Pro бесплатные оценки?

Обратитесь к специалистам по ремонту дома, чтобы получить подробную информацию о бесплатной оценке проекта.

Предлагает ли компания Home Renovation Pro экологически безвредную аккредитацию?

Нет, Home Renovation Pros не предлагает экологически чистые сертификаты.

Предлагает ли компания Home Renovation Pro скидку для пожилых людей?

Нет, Home Renovation Pros не предлагает скидки для пенсионеров.

Предлагает ли Home Renovation Pros гарантии?

Да, Home Renovation Pros предлагает гарантии.

Какие услуги предлагает Home Renovation Pros?

Компания Home Renovation Pros предлагает следующие услуги: Ремонт ванных комнат, Ремонт подвала

Есть ли какие-либо услуги, которые Home Renovation Pros не предлагает?

Обои, Ландшафтный дизайн, Бетон, Патио,

Другие местные профессионалы в вашем районе

M.A.P. Обзоры Renovation Inc. — White Plains, NY

M.A.P. Отзывы Renovation Inc. — Уайт-Плейнс, Нью-Йорк | Angi

Основана в 1983 г. • В Angi с июня 2010 г.

M.A.P. Renovation — это подрядная компания по реконструкции домов, которая с 19 лет удовлетворяет домовладельцев Вестчестера высококачественным ремонтом, реконструкцией, пристройками и ремонтом дома.83. Мы построили свою репутацию на предоставлении нашим клиентам индивидуального обслуживания и непревзойденного качества. Мы полностью лицензированы и застрахованы. Наша философия «один клиент за раз» позволяет нам полностью сосредоточиться на вашем проекте. Пребывание в рамках бюджета и графика имеет первостепенное значение. КАРТА. Компания «Ремонт» оказывает полный спектр услуг по ремонту, специализируясь на всех этапах строительства. Удовлетворение потребностей клиентов всегда является нашим главным приоритетом. Когда вы звоните, вы говорите напрямую с владельцами, и мы участвуем в вашем проекте с вашего первого звонка до завершения вашей работы.

Business Highlights

Экстренные услуги

Удобства

Бесплатная смета

да

Гарантии

Да

Скидка для пенсионеров

нет

Аварийная служба

Да

Экологически чистые аккредитации

Да

Показано 1-5 из 5 отзывов

Эрик и Джоэл появились вовремя и помогли передвинуть последние тяжелые предметы мебели, которые мы не могли передвинуть. Они все прикрыли и приступили к работе. Через полтора дня второй этаж нашего дома выглядит красиво. Мы не можем поверить, насколько новая отделка изменила внешний вид комнат. МАП убирали и пылесосили оба дня перед отъездом. С нетерпением ждем возможности использовать их снова для других проектов, о которых мы думаем.

Описание работы

Мы позвонили в MAP после того, как увидели их список в списке Angies. Эрик перезвонил нам через несколько часов и на следующий день приехал к нам домой, чтобы проверить работу. Мы хотели заменить всю отделку и двери в двух спальнях на втором этаже, а также добавить молдинги вокруг обеих комнат и коридора. Эрик сделал заметки и отправил нам по электронной почте письменную смету. Мы договорились о цене и назначили день их начала.

Категория

ремонт, деревообработка, двери

Работа прошла отлично. Они были на месте каждый день от начала до конца без пробелов.

Описание работ

Ремонт ванной комнаты. МАП разорвал всю ванную комнату до шпилек, вынес пол и потолок. Установлена ​​новая сантехника, плитка и вся сантехника. Светильники были выбраны нами и были высокого класса, как и плитка. Работа была выполнена в срок и без происшествий. Сейчас они выполнили для нас другие работы в другом месте. Кухня и еще один санузел.

Категория

реконструкция

Эрик Мор и я из MAP Renovations проделали потрясающую работу, чисто, эффективно, вовремя и в рамках бюджета. Повторно нанял бы их и рекомендовал бы их в любое время.

Описание работ

Залили 2 санузла.

Категория

ремонт дома

Цены на них разумны. Приехали вовремя, убрали, закончили, когда говорят, и цена, которую они называют, всегда такая, какая она есть в итоге. С ними приятно работать.

Описание работы

Добавлена ​​солнечная комната, приподнята крыша гаража и добавлена ​​ванная главной спальни, кухонный рено, рено ванной комнаты, дополнения к 3 спальням, добавление огромной террасы и отделка подвала — также много мелких работ.

Категория

Реконструкция

Я позвонил в M.A.P. Ремонт был в понедельник, и Эрик смог приехать на место в тот же день. Позже в тот же день я получил письменную оценку (по электронной почте). Я принял предложение, которое, по моему мнению, было справедливым, и мы договорились о стартовом дне и времени. Эрик и Джоэл приехали немного раньше и сразу же приступили к работе. Работа была выполнена в оговоренные мной сроки. Все было сделано, как описано. Потом все пропылесосили и оставили вещи в порядке. Довольно профессионально во всем. Было видно, что у них достаточно большой опыт и они знают, что делают.

Описание работ

Демонтаж старой сантехники, включая унитаз и ванну. Снятие плитки до шпилек, а также штукатурки. Черный пол был снят, а на пол уложена фанера. Весь старый материал был вывезен.

Категория

Реконструкция

Часто задаваемые вопросы

Как M.A.P. Общий рейтинг Renovation Inc.?

М.А.П. Renovation Inc. в настоящее время имеет общий рейтинг 5 из 5.

Какие способы оплаты предлагает M.A.P. Renovation Inc. предоставляет?

М.А.П. Renovation Inc. принимает следующие формы оплаты: Чек

Делает ли M.A.P. Renovation Inc. предлагает бесплатные оценки?

Да, M.A.P. Renovation Inc. предлагает бесплатную оценку проекта.

Поддерживает ли M.A.P. Renovation Inc. предлагает экологически чистые аккредитации?

Да, M.A.P. Renovation Inc. предлагает экологически чистые аккредитации.

Делает ли M.A.P. Renovation Inc. предлагает скидку для пенсионеров?

Нет, M.A.P. Renovation Inc. не предлагает скидки для пенсионеров.

Поддерживает ли M.A.P. Renovation Inc. предлагает экстренные услуги?

Да, M.A.P. Renovation Inc. предлагает аварийно-спасательные услуги.

Предоставляются ли гарантии M.A.P. Ремонт ООО?

Да, M.A.P. Renovation Inc. предлагает гарантии.