أهلاً بك،
هل لديك ملف بيانات غير منظم أو يحتوي على قيم مفقودة وتكرارات وأخطاء في أنواع البيانات؟
سأساعدك في تنظيف وتجهيز بياناتك (Data Preprocessing) لتصبح منظمة وجاهزة للتحليل أو الاستخدام في مشاريع Data Science و Machine Learning.
ما الذي سأقدمه لك؟
• تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Imputation)،إزالة التكرارات،وتصحيح أنواع البيانات.
• معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيم الأعمدة والصفوف والتأكد من اتساق البيانات.
• اكتشاف القيم الشاذة (Outliers): تحديد القيم غير الطبيعية والتعامل معها حسب طبيعة البيانات.
• Data Visualization: إنشاء رسوم بيانية تساعد على فهم البيانات والعلاقات بينها.
•Feature Engineering: ترميز النصوص (Encoding)،تطبيع المقاييس (Scaling)،واستخلاص ميزات جديدة لرفع دقة التنبؤ.
• تجهيز البيانات للتحليل أو Machine Learning: إعداد Dataset منظمة وقابلة للاستخدام في المراحل التالية.
الأدوات والمكتبات:
Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn
سأقوم بمراجعة Dataset ومعالجة المشاكل الشائعة مثل Missing Values، Duplicates، Incorrect Data Types.
فهم البيانات واستخراج أهم الأنماط والعلاقات الموجودة فيها من خلال Exploratory Data Analysis (EDA).
تحويل البيانات إلى رسوم ومخططات واضحة باستخدام Matplotlib وSeaborn لتسهيل فهم النتائج.
ستحصل على ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على الكود والخطوات المستخدمة في معالجة وتحليل البيانات ، ومشروح (Commented code) ، مع تنظيم واضح يسهل مراجعته وتعديله لاحقًا.
ملف Excel / CSV بعد تنظيف ومعالجة البيانات وفق نطاق الخدمة.
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على خطوات استيراد البيانات ، تنظيفها ، معالجتها وتحليلها.
مجموعة من Data Visualizations التي تساعد على توضيح أهم النتائج والأنماط في البيانات.
ملخص للعمليات التي تم تنفيذها وأبرز الملاحظات التي ظهرت أثناء تحليل البيانات.
• حجم الخدمة: تحليل جدول واحد (Dataset) بحد أقصي يصل إلي 1500 صف و 20 عمود.
تحليل Dataset أكبر من 1500 صف حتي 3000 صف
10.00
|
|
إضافة فيديو شرح للعمل الأساسي
10.00
|
|
تسليم سريع للعمل الأساسي خلال يوم واحد
10.00
|
تحليل Dataset أكبر من 1500 صف حتي 3000 صف
10.00
|
|
إضافة فيديو شرح للعمل الأساسي
10.00
|
|
تسليم سريع للعمل الأساسي خلال يوم واحد
10.00
|