هل تريد تحليل بياناتك أو الاستفادة منها باستخدام تقنيات تعلم الآلة؟
أقدم لك خدمة تحليل البيانات باستخدام Python، مع إمكانية بناء نموذج Machine Learning يناسب هدف مشروعك.
ماذا تشمل الخدمة؟
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
- التحليل الاستكشافي (EDA).
- إنشاء الرسوم البيانية واستخلاص النتائج.
- تجهيز الخصائص (Feature Engineering) عند الحاجة.
- بناء نموذج تعلم آلي باستخدام Scikit-learn حسب نطاق المشروع.
- تقييم أداء النموذج بالمقاييس المناسبة.
- تسليم الكود منظمًا داخل Jupyter Notebook مع شرح الخطوات والنتائج.
الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
قبل الطلب: أرسل ملف البيانات وحدد الهدف والمتطلبات.
حجم البيانات: حتى 5,000 صف و30 عمودًا (150,000 خلية).
ملاحظة: يختلف نطاق التنفيذ حسب حجم البيانات وتعقيد المشروع. يُرجى التواصل معي قبل الطلب إذا كان المشروع يتطلب نموذجًا متكاملًا.
- تحليل البيانات باستخدام Python وPandas.
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
- إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA).
- إنشاء رسوم بيانية لفهم البيانات واكتشاف الأنماط.
- كتابة كود منظم داخل Jupyter Notebook.
- شرح الخطوات والنتائج بطريقة واضحة.
- ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود كاملًا ومنظمًا.
- ملف البيانات بعد التنظيف والمعالجة، إذا كانت ضمن نطاق الخدمة.
- رسوم بيانية توضح أهم الأنماط والنتائج في البيانات.
- ملخص واضح لأهم النتائج والملاحظات المستخلصة من التحليل.
- شرح للخطوات والأدوات المستخدمة في تنفيذ العمل.
يتم تسليم الملفات بصيغ مناسبة، مع توضيح النتائج بطريقة سهلة الفهم.
زيادة حجم البيانات ليصل الى 15000 صف و 50 عمود
10.00
|
|
تجربة 3 نماذج تعلم آلي مختلفة ومقارنتها، مع ضبط المعاملات (HyperParameter Tuning) لاختيار الافضل
5.00
|
|
تقرير PDF احترافي يلخص النتائج والرسوم البيانية والتوصيات بلغة مبسطة غير تقنية
5.00
|
زيادة حجم البيانات ليصل الى 15000 صف و 50 عمود
10.00
|
|
تجربة 3 نماذج تعلم آلي مختلفة ومقارنتها، مع ضبط المعاملات (HyperParameter Tuning) لاختيار الافضل
5.00
|
|
تقرير PDF احترافي يلخص النتائج والرسوم البيانية والتوصيات بلغة مبسطة غير تقنية
5.00
|