أقدّم خدمة تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing) لتحضير البيانات الخام وجعلها جاهزة للتحليل أو التدريب على نماذج التعلم الآلي باستخدام Python (Pandas وNumPy وScikit-learn).
تشمل الخدمة التعامل مع القيم المفقودة، وتصحيح الأخطاء، وترميز المتغيرات الفئوية، وتوحيد القيم الرقمية، ومعالجة القيم الشاذة لضمان بيانات نظيفة وعالية الجودة.
حجم البيانات حتى 10,000 صف كحد أقصى وحتى 20 عمودًا.
CSV (.csv)
Excel (.xlsx / .xls)
إزالة أو استبدال القيم المفقودة (Null values).
إزالة الصفوف أو الأعمدة المتكررة.
تصحيح الأخطاء الشائعة في الإدخال (مثل القيم النصية بدلًا من الأرقام).
اكتشاف الأنواع الخاطئة وتحويلها للقيمة الصحيحة.
ترميز المتغيرات الفئوية باستخدام Label Encoding أو One-Hot Encoding.
توحيد القيم الرقمية باستخدام Scaling أو Normalization حسب طبيعة البيانات.
اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) باستخدام طرق إحصائية.
معالجتها دون التأثير على جودة البيانات.
معالجة احترافية باستخدام مكتبات بايثون (Pandas، NumPy، Scikit-learn).
تسليم بيانات نظيفة جاهزة للتحليل أو التدريب على النماذج.
تنظيم الأعمدة وتصحيح الأنواع.
تحسين جودة البيانات بما يرفع دقة النماذج المستقبلية.
تنفيذ سريع واحترافي مع ضمان الخصوصية التامة للبيانات.
ملف البيانات المنظف بصيغة CSV على الصورة (clean_data.csv).
تقرير Notebook أو PDF يوضح خطوات التنظيف.
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف
10.00
|
|
تقرير تفصيلي لتحليل البيانات بعد التنظيف (EDA)
15.00
|
|
تجهيز البيانات لتدريب نموذج تعلم آلي بسيط (Train/Test Split + Scaling)
15.00
|
|
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف + تقرير لتحليل البيانات بعد التنظيف (EDA)
20.00
|
|
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف + تقرير لتحليل البيانات + تجهيز البيانات لنموذج تعلم آلي
25.00
|
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف
10.00
|
|
تقرير تفصيلي لتحليل البيانات بعد التنظيف (EDA)
15.00
|
|
تجهيز البيانات لتدريب نموذج تعلم آلي بسيط (Train/Test Split + Scaling)
15.00
|
|
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف + تقرير لتحليل البيانات بعد التنظيف (EDA)
20.00
|
|
زيادة حجم البيانات حتى 50,000 صف + تقرير لتحليل البيانات + تجهيز البيانات لنموذج تعلم آلي
25.00
|