دراسة البيانات وتحديد أفضل أساليب المعالجة والنماذج المناسبة للمشكلة.

تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وتحويل المتغيرات وتجهيز البيانات للتدريب

تطوير نماذج تصنيف أو تنبؤ باستخدام خوارزميات Scikit-Learn المختلفة.

تجربة أكثر من خوارزمية ومقارنة النتائج للوصول إلى أفضل أداء ممكن.

حساب مقاييس الأداء المناسبة مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score وRMSE حسب نوع المشكلة.

تنفيذ عمليات ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning) لتحسين النتائج

تسليم كود منظم ومشروح ليسهل فهمه وتطويره لاحقًا.

ملف برمجي جاهز للتشغيل والتعديل

نموذج جاهز للتنبؤ على بيانات جديدة.

عرض نتائج التقييم ومؤشرات الأداء الرئيسية.

توضيح مراحل معالجة البيانات والتدريب والتقييم.