1. تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing)
أول خطوة أساسية لنجاح أي مشروع بيانات هي تجهيز البيانات بشكل احترافي.
بنتعامل مع القيم المفقودة، نزيل التناقضات، ونحوّل الخصائص (features) لتكون جاهزة للتحليل بطرق علمية دقيقة.

2. تصور البيانات (Data Visualization)
الأرقام لوحدها مش كفاية.
بنحوّل البيانات إلى رسوم بيانية وتصورات تفاعلية تكشف الأنماط، الاتجاهات، وحتى القيم الشاذة بسهولة، عشان توصلك للرؤية الكاملة من أول نظرة.

3. بناء وتقييم النماذج (Model Building & Evaluation)
سواء محتاج تتنبأ بالاتجاهات، تصنف البيانات، أو تستخرج رؤى أنا بقدّم لك نماذج تعلم آلي (ML) مصممة خصيصًا لهدف مشروعك.

نموذج واحد (1 ML Model)

حجم بيانات حتى 10,000 صف

ساقدم لك فى النهاية notebook الاكواد والمودل بعد التدريب و تقرير مفصل عن النتائج