تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات.

تجهيز البيانات لتصبح مناسبة لتدريب نماذج تعلم الآلة.

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات واستخراج الأنماط المهمة.

بناء نماذج تعلم آلة باستخدام مكتبة Scikit-learn.

تنفيذ مهام التصنيف (Classification) والتنبؤ بالقيم (Regression).

تطبيق خوارزميات مثل الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وKNN، وDecision Tree، وRandom Forest، وK-Means.

تقسيم البيانات إلى مجموعات التدريب والاختبار.

تقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة لطبيعة المشكلة.

تقديم الكود البرمجي مع شرح واضح للخطوات والنتائج.

عرض النتائج في رسوم بيانية عند الحاجة.

ملف الكود البرمجي بلغة Python.

نموذج تعلم آلة مدرَّب وفقًا لنوع المشروع.

نتائج تقييم النموذج والمقاييس المستخدمة.

شرح للخطوات التي تم تنفيذها.

رسوم بيانية توضيحية عند ملاءمتها للمشروع