تنظيف البيانات وتحضيرها بكفاءة – إزالة القيم الناقصة، التعامل مع البيانات غير المتسقة، وتحويل البيانات إلى شكل مثالي للنمذجة.
تحليل استكشافي متقدم (EDA) – توفير رؤى حول البيانات باستخدام المخططات الإحصائية والتقارير التفاعلية.
تحسين جودة البيانات – استخدام تقنيات مثل معالجة القيم المفقودة، اكتشاف القيم الشاذة، وتطبيع البيانات لتحسين دقة النموذج.
استخدام أحدث تقنيات تعلم الآلة – بناء نماذج تعلم آلي باستخدام Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch لتحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية.
استخدام Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn لتحليل وتصوير البيانات.
توفير تقارير شاملة – تقديم تقارير مفصلة عن أداء النماذج، الدقة، الأخطاء، والتحليل الإحصائي للبيانات.
أتمتة عمليات التحليل – إمكانية تنفيذ عمليات تنظيف البيانات وتدريب النماذج بشكل تلقائي لتوفير الوقت وزيادة الكفاءة
دعم مخصص لكل مشروع – تحليل متطلبات العميل وتقديم حلول مخصصة تناسب احتياجاته.

توفير تقرير شامل بالنتائج والرسوم البيانية (PDF أو Jupyter Notebook). تسليم البيانات بصيغة CSV, Excel, JSO
بناء موديل وتقسيم الداتا