معالجة القيم المفقودة والتكرارات وتجهيز البيانات لتكون مناسبة للتحليل والنمذجة.

استكشاف البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات المهمة باستخدام التحليل الإحصائي والرسوم البيانية.

اختيار وتدريب نموذج مناسب للمشكلة، سواء كانت Classification أو Regression.

قياس أداء النموذج باستخدام المقاييس المناسبة مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score وROC-AUC.

تجربة وضبط أهم الـHyperparameters لتحسين أداء النموذج.

تقديم أهم النتائج والملاحظات المستخلصة من البيانات والنموذج بشكل واضح.

تقرير من صفحة إلى صفحتين يحتوي على ملخص للتحليل الإحصائي والرؤى الرئيسية المستخلصة من بياناتك، مكتوب بطريقة واضحة ومفهومة.

ملفات صور عالية الجودة للرسوم البيانية والتصورات البصرية الاحترافية (Graphs & Charts) التي تم إنشاؤها لبياناتك.

ملف الكود (بصيغة ipynb. أو py.) الذي تم استخدامه في تنظيف وتحليل البيانات، لضمان الشفافية وإمكانية إعادة استخدامه.

الملف الأصلي لبياناتك بعد إجراء عمليات التنظيف والتنظيم الأساسية، جاهز للاستخدام في أي تحليل مستقبلي.

النموذج النهائي بعد التدريب، مع إمكانية تسليمه بصيغة مناسبة للاستخدام.