حجم العمل الأساسي :

معالجة بيانات حتى 50 ألف صف و20 عمود.

تنفيذ جميع المراحل المذكورة من الاستكشاف حتى تقييم نموذج واحد.
خطوات العمل:

1. استكشاف البيانات: فهم طبيعة البيانات والمميزات المتوفرة.

2. تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة والتكرارات والأخطاء.

3. التحليل الاستكشافي (EDA): اكتشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

4. هندسة السمات والمعالجة المسبقة: تجهيز البيانات بشكل مناسب للنماذج.

5. تطبيق خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف: مثل التجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction).

6. تطبيق خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف: تصنيف (Classification) أو انحدار (Regression) – حسب طبيعة البيانات.

7. تقييم النموذج: باستخدام مقاييس أداء مناسبة لضمان جودة النتائج.

نماذج تنبؤية دقيقة
بناء نماذج Machine Learning و عالية الدقة باستخدام Scikit-Learn .

تحليل بيانات شامل
تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & EDA) واستخراج رؤى واضحة تساعد في اتخاذ القرار.

تصور بياني احترافي
لوحات تحكم وتقارير تفاعلية باستخدام Power BI ومكتبات Python (Matplotlib, Seaborn).

خبرة في مشاريع متنوعة
تجربة عملية في مشاريع تصنيف

٥ توثيق ونتائج مدعومة بالأرقام
كل نموذج مُقيَّم بمقاييس دقيقة (Accuracy, F1-Score, ROC-AUC) وتقرير واضح بالنتائج.