1. تحليل أولي للبيانات (ملف بحد أقصى 1000 صف)
2. تنظيف البيانات وتجهيزها للنموذج
3. بناء نموذج بسيط (تصنيف أو تنبؤ) باستخدام خوارزمية مثل:
Linear Regression, Decision Tree, Logistic Regression

1. لغة البرمجة python
2. تحليل و تنظيم البيانات عن طريق مكتبات NumPy , Pandas , Matplotlib , Seaborn
3. بناء النماذج والتعلم الآلي Scikit-learn , TensorFlow , PyTorch
4. تقييم وتحسين الأداء Cross-validation , GridSearchCV , Confusion Matrix , ROC Curve , Accuracy / Precision / Recall

1. كود المشروع بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb)
2. ملف النموذج النهائي (.pkl)
3. ملف نتائج التنبؤ (CSV)