تنظيف وتجهيز البيانات :
معالجة القيم المفقودة والتكرارات والقيم الشاذة وتجهيز البيانات لتكون مناسبة للتحليل والتدريب.

تحليل البيانات واكتشاف الأنماط :
فهم البيانات واستخراج المعلومات المهمة منها باستخدام التحليل الإحصائي والرسوم البيانية عند الحاجة.

بناء نموذج تعلم الآلة :
اختيار خوارزمية مناسبة لطبيعة البيانات والهدف المطلوب، وتدريب النموذج باستخدام Scikit-learn.

التنبؤ بالنتائج :
استخدام النموذج المدرّب للتنبؤ بقيم أو فئات جديدة وفقًا لنوع المشكلة والبيانات المتاحة.

تقييم أداء النموذج :
قياس أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة مثل Accuracy وPrecision وRecall أو MAE وRMSE حسب نوع المهمة.

كود Python منظم :
كتابة كود واضح ومنظم يسهل فهمه ومراجعته وإعادة استخدامه.

ملف البيانات بعد المعالجة :
نسخة من البيانات بعد تنفيذ عمليات التنظيف والتجهيز المتفق عليها.

كود Python كامل :
ومنظم لتنظيف البيانات وتحليلها وتدريب نموذج تعلم الآلة وتقييم أدائه، وسيتم تسليمه في ملف Jupyter Notebook (.ipynb) أو من خلال Google Colab، حسب اختيارك.

نموذج تعلم الآلة :
النموذج المدرّب وفقًا لنوع المهمة والبيانات المتاحة، مع إمكانية استخدامه لإجراء تنبؤات جديدة ضمن نطاق الخدمة.

تقرير النتائج والتقييم :
ملخص يوضح الخطوات المنفذة، ونوع النموذج المستخدم، ومقاييس تقييم أدائه، والنتائج التي توصل إليها.