1- تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning and Preprocessing): تجهيز بياناتك للتحليل من خلال(handling missing values, eliminating inconsistencies, and transforming features).

2- تصور البيانات(Data Visualization): تحويل رؤى البيانات إلى رسوم بيانية وتصورات تُسهم في فهم الأنماط والاتجاهات والبيانات الشاذة(patterns, trends, and outliers).

3- بناء وتقييم النماذج(Model Building & Evaluation): تطوير وضبط نماذج تعلم الآلة (ML) والتعلم العميق (DL) بما يناسب أهداف مشروعك.
سواء كنت ترغب في التنبؤ بالاتجاهات، تصنيف البيانات، أو استخراج الرؤى، فأنا هنا لتحويل مشروعك إلى واقع من خلال نماذج موثوقة وذات أداء عالٍ.
المشاريع الصغيرة:
عدد النماذج: 1 نموذج
حجم البيانات: 10,000 صف من البيانات.

ساقدم لك فى النهاية notebook بها كل الاكواد والمودل بعد التدريب و يمكنني انشاء تقرير مفصل عن المشروع و النتائج
حجم الكود ١٢٠ سطر من الاكواد