العمل علي ملفات CSV, JSON و معالجة القيم المفقودة
حجم البيانات: يصل الي 1000 صف و 30 عمود و ملفات من نوع CSV, JSON
اضافة قيم جديدة كعواميد للعمل عليها في التحليل
تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) باحترافية باستخدام لغة بايثون.
تجهيز البيانات لنماذج الذكاء الصطناعي
حليل وتنظيف البيانات باستخدام Python ورسوم بيانية بـ Matplotlib
تحليل البيانات واستخراج الرؤى باستخدام Python و Pandas.
استخدام أحدث أدوات ومكتبات علوم البيانات (Python, Pandas, Matplotlib).
ستحصل على كود برمجي (Notebook) مدعوم بالتعليقات (Comments) والشرح لتتمكن من فهم الخطوات.
تحليل مخصص بالكامل بناءً على طبيعة عملك والأسئلة التي تريد الإجابة عليها.
لا حاجة لأن تكون خبيراً تقنياً لتفهم النتائج؛ سأقدم لك رسوم بيانية تشرح نفسها.
أضمن لك الحفاظ على سرية بياناتك وعدم مشاركتها مع أي طرف ثالث.
عند انتهاء المشروع، سأقوم بتسليمك الملفات التالية:
ملف البيانات النظيف: بصيغة CSV أو Excel جاهز للاستخدام المستقبلي.
الكود البرمجي: ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على الكود المستخدم والتحليل بالتفصيل.
الرسوم البيانية: صور عالية الجودة (PNG/JPG) للمخططات والرسوم الناتجة عن التحليل.