تنظيف شامل للبيانات لضمان جودتها وتحسين أداء النماذج.

تحويل البيانات النصية إلى رقمية بطرق احترافية مثل One-Hot Encoding, Label Encoding, TF-IDF.

تحجيم البيانات (Scaling & Normalization) لتحسين استقرار النموذج.

اختيار الميزات المهمة (Feature Selection) لتقليل التعقيد وزيادة الدقة.

إمكانية تسليم تقرير شامل يوضح الخطوات المتبعة والنتائج.

كود نظيف وموثّق ليسهل عليك فهمه والتعديل عليه لاحقًا.

خدمة احترافية ودقة في التنفيذ لضمان أفضل النتائج.

ملف البيانات بعد التنظيف والتجهيز (بصيغة CSV أو Excel، حسب طلبك).

الكود البرمجي (Python Script) المستخدم في معالجة البيانات، مع تعليقات توضيحية لسهولة الفهم.

شرح مبسط لكيفية استخدام البيانات بعد تجهيزها في نماذج Machine Learning.