التعامل مع القيم المفقودة، حذف البيانات المكررة، وتحويل الصيغ لتجهيز الداتا سيت بشكل صحيح قبل مرحلة التدريب.

استخراج الإحصائيات وبناء رسومات بيانية توضيحية (Charts & Graphs) تظهر الأنماط المخفية داخل البيانات.

الاعتماد على أقوى مكتبات لغة بايثون مثل Pandas, NumPy, Scikit-learn, Seaborn لضمان سرعة ودقة المعالجة.

العمل على بيانات تصل إلى 10,000 سجل كحد أقصى (Rows) للبيانات الجدولية
أو حتى 1,000 صورة في حالة مشاريع الرؤية الحاسوبية
أو حتى 5,000 جملة/نص في مشاريع معالجة اللغة الطبيعية
-تنفيذ نموذج تعلم آلي واحد (Classification أو Regression أو NLP أو Computer Vision)
تشمل الخدمة:
-تنظيف البيانات (Data Preprocessing)
- تدريب النموذج
- تقييم الأداء باستخدام Metrics مناسبة
أي حجم بيانات أكبر من ذلك أو متطلبات إضافية يتم الاتفاق عليها كخدمة تطوير (Extras)

نسخة من ملف الـ Jupyter Notebook بصيغة .ipynb تحتوي على الكود كاملاً بشكل منظم ومعلق عليه (Commented Code) لسهولة الفهم.

صور الرسومات البيانية المستخرجة من التحليل بصيغة PNG أو ملف إكسيل نظيف وجاهز للاستخدام.