تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Missing Values)، إزالة التكرارات، وتصحيح أنواع البيانات لتكون جاهزة للتحليل.

تحليل البيانات (Data Analysis): استكشاف البيانات (EDA) لاستخراج الإحصائيات الوصفية وفهم العلاقات بين المتغيرات.

تمثيل البيانات (Data Visualization): تحويل الأرقام إلى رسوم بيانية جذابة وسهلة الفهم.

الأدوات والمكتبات التي أستخدمها:

Pandas & NumPy: لمعالجة وتنظيف وتحليل البيانات بكفاءة عالية.

Matplotlib & Seaborn: لإنشاء رسوم بيانية احترافية ودقيقة.

تحليل وتنظيف ملف بيانات يحتوي على ما يصل إلى 2000 صف و 15 عمود.

عمل 3 رسوم بيانية توضح أهم الرؤى والنتائج في البيانات.

تسليم العمل في ملف Jupyter Notebook (.ipynb) منسق، يحتوي على الأكواد مرتبة ومصحوبة بتعليقات توضيحية (Comments) ليسهل عليك قراءتها وفهمها.

دقة عالية واهتمام بأدق التفاصيل في تنظيف البيانات.

أكواد نظيفة واحترافية.

تسليم في الموعد المحدد.

مرونة في التعديلات لضمان رضاك التام عن النتيجة.