أجمع بين مهارات Data Analysis وPython وخبرة عملية طويلة في المجال المالي وتحليل البيانات، مما يساعدني على التعامل مع البيانات من منظور يتجاوز مجرد تنفيذ العمليات البرمجية.

يتم تنظيم الكود داخل الـ Jupyter Notebook وإضافة التعليقات المناسبة لتوضيح أهم خطوات المعالجة والتحليل.

لا أبدأ التحليل مباشرة قبل فحص البيانات؛ لأن جودة البيانات تؤثر بشكل مباشر على جودة النتائج.

لا يقتصر العمل على معالجة البيانات، بل يتم عرض النتائج بطريقة منظمة من خلال الجداول والإحصاءات والرسوم البيانية المناسبة.

يمكن التعامل مع البيانات التجارية والمالية والإدارية والمبيعات وغيرها، طالما كانت ضمن نطاق وحجم الخدمة.

ملف بيانات واحد قابل للتحليل بصيغة CSV أو XLSX. بحد أقصى 1,500 صف و10 أعمدة.

Python
Pandas — تنظيف ومعالجة وتحليل البيانات.
NumPy — العمليات الحسابية والتحليلية.
Matplotlib — إنشاء الرسوم البيانية.
Seaborn — إنشاء التصورات البيانية وتحسين عرض البيانات.

ملف بصيغة CSV أو XLSX حسب طلبك

ستحصل على تقرير منظم يتضمن:
- خطوات تنظيف وتجهيز البيانات.
- استخراج عدد 4 مؤشرات إحصائية رئيسية تلخص أهم معالم البيانات (مثل المتوسطات، الإجماليات، أو نسب التغير) باستخدام مكتبة Pandas.
- الرسوم البيانية.
- الكود البرمجي المستخدم في التحليل.
ويمكن تسليم التقرير بإحدى الصيغتين:

Jupyter Notebook (.ipynb)
أو
PDF

يتم اختيار نوع الرسوم وفقًا لطبيعة البيانات، بحيث تساعد على عرض أهم النتائج والأنماط بصورة واضحة وسهلة الفهم.