تحليل البيانات واستخلاص المميزات المهمة (Feature Engineering)

اختيار النموذج المناسب (مثل: Decision Trees, KNN, SVM, Logistic Regression...)

تدريب النموذج وتحسين الأداء (Model Tuning)

تقييم النتائج باستخدام المقاييس المناسبة (مثل الدقة، F1 Score...)

تسليم التقارير والنتائج بصيغة مفهومة (PDF/Excel/رسوم بيانية)

تقديم الكود المستخدم إذا رغبت

التنبؤ بأسعار المنتجات أو العقارات

اقتراح محتوي مشابه للمستخدم

تصنيف العملاء حسب سلوكهم

التنبؤ بعدد المبيعات أو الطلبات

تحليل بيانات طلاب، مرضى، أو مستخدمين

- الكود الكامل للمشروع مكتوب بلغة Python باستخدام مكتبات مثل (Pandas – Scikit-learn – Matplotlib – Seaborn – وغيرها حسب الحاجة).

- تقرير مفصل يشرح مراحل العمل خطوة بخطوة فيه :
- تحليل البيانات وتنظيفها (EDA)
- اختيار الخوارزمية المناسبة
- تدريب وتقييم النموذج
- نتائج ومقترحات تحسين

- ملف البيانات المُعالجة (CSV/Excel) أو روابطها.

- الرسوم البيانية والتصورات البصرية لنتائج التحليل والنموذج.

- ملف README فيه شرح لطريقة تشغيل المشروع واستخدام النموذج.

- ملف النموذج المتدرب (model.pkl) جاهز للاستخدام مباشرة دون الحاجة لإعادة التدريب.

- كود توضيحي لكيفية استخدام النموذج المحفوظ على بيانات جديدة.

- دعم فني بعد التسليم لمدة 3 أيام للرد على أي استفسارات أو تعديلات بسيطة.

تصميم واجهة تفاعلية بسيطة للمستخدم (Streamlit أو Gradio).

تسليم المشروع في شكل تقرير PDF احترافي.

توثيق الكود وتعليقاته لتسهيل الفهم والتعديل لاحقًا.