هل لديك بيانات وتريد استخراج معلومات مفيدة منها أو بناء نموذج Machine Learning لحل مشكلة معينة؟
أقدم لك خدمة تحليل البيانات وتطوير نماذج تعلم الآلة باستخدام Python وScikit-learn، من فهم البيانات وحتى تقييم النتائج.
تشمل الخدمة:
1. تحليل واستكشاف البيانات (EDA).
2. تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
3. Encoding وScaling.
4. اختيار الخوارزمية المناسبة وتدريب النموذج: Classification، Regression، Clustering.
5. تقييم الأداء وعرض النتائج برسوم بيانية.
الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
ما ستحصل عليه:
1. كود Python منظم.
2. Jupyter Notebook بخطوات العمل.
3. نموذج مدرب.
4. تقرير PDF بالنتائج.
5. شرح مبسط للتشغيل.
ملاحظات:
1. تشمل Dataset واحدة حتى 100,000 صف و30 Feature.
2. البيانات الأكبر (حتى 2 مليون صف) بتكلفة ومدة يتم الاتفاق عليها.
3. نموذج واحد لمشكلة واحدة.
تحليل شامل للبيانات لفهم طبيعتها واكتشاف الأنماط والعلاقات والمشكلات الموجودة بها باستخدام Python ومكتبات تحليل البيانات.
معالجة البيانات المفقودة والقيم غير الصحيحة، والتعامل مع البيانات النصية والرقمية باستخدام Encoding وScaling وطرق معالجة Outliers حسب الحاجة.
تطوير وتدريب نماذج تعلم الآلة المناسبة لطبيعة المشكلة، بما يشمل Classification وRegression وClustering باستخدام خوارزميات Scikit-learn.
تقييم أداء النماذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-score للتصنيف، وMAE وRMSE وR² للانحدار، وتحليل النتائج لتحديد نقاط القوة والضعف.
القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة تصل إلى ملايين السجلات، مع اختيار أساليب المعالجة المناسبة وفقًا لحجم البيانات وإمكانيات التنفيذ.
كود Python كامل ومنظم، وملف Jupyter Notebook يحتوي على جميع خطوات تحليل البيانات ومعالجتها وتدريب وتقييم نموذج Machine Learning
ملف النموذج المدرب بصيغة قابلة للحفظ وإعادة الاستخدام، مع توضيح طريقة تحميله وتشغيله.