كتابة كود برمجي (Python) منظم وواضح، مما يسهل عليك فهمه أو التعديل عليه مستقبلاً.

دقة عالية في التعامل مع البيانات المفقودة (Missing Values) والقيم الشاذة (Outliers) دون الإخلال بهيكل البيانات الأصلي.

اختيار وتطبيق خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) الأنسب لطبيعة المشكلة (تصنيف Classification أو انحدار Regression).

تقييم أداء النماذج بشكل علمي باستخدام المقاييس الإحصائية الدقيقة (مثل Accuracy أو MSE).

الالتزام التام بتسليم العمل في الوقت المحدد مع ضمان جودة المخرجات.

ملف البيانات النهائي بعد التنظيف والمعالجة والتجهيز بصيغة (CSV أو Excel) لحجم بيانات يصل إلى 1000 صف و 15 عمود.

ملف الكود البرمجي (Script) المكتوب بلغة Python (تم تنفيذه على بيئة Spyder/Anaconda).

نموذج تعلم آلة (مبدئي) مطبق على بياناتك.

تقرير مبسط (ملف Word أو PDF) يوضح نتيجة تقييم أداء النموذج ودقته.

يرجى إرفاق ملف البيانات الخام المراد العمل عليه.

توضيح الهدف النهائي من التحليل أو المشكلة المراد حلها بالنموذج.