أقدّم لك من خلال هذه الخدمة:
- تحليل شامل لملف بيانات واحد لفهم العلاقات والأنماط.
- تنظيف البيانات (معالجة القيم الناقصة أو الشاذة).
- تصور بصري احترافي (Visualization) باستخدام رسوم بيانية واضحة.
- بناء نموذج تعلم آلي بسيط (Machine Learning) (مثل التصنيف أو التنبؤ العددي).
- تسليم الكود والنتائج بشكل منظم، مع شرح مبسط مكتوب حسب الطلب.
تنويه:
- السعر الحالي عرض لفترة محدودة.
-الخدمة مخصصة لملف بيانات واحد لا يتجاوز 10,000 صف.
- المشاريع الأكبر أو متعددة الأهداف تُنفذ كخدمة خاصة.
- استخدام أدوات علمية موثوقة (Python, Pandas, Seaborn, Scikit-learn...).
-كود نظيف ومنسق قابل لإعادة الاستخدام.
- تصورات بيانية دقيقة وسهلة الفهم.
- دعم واستجابة للاستفسارات بعد التسليم لفترة محددة.
- ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود الكامل لتحليل البيانات + النموذج.
- صور التصورات البيانية بصيغة PNG أو JPEG.
- نتائج النموذج بشكل واضح ومبسط.
- ملف نصي يشرح الخطوات (عند الطلب).
- دعم فني للإجابة على استفساراتك بعد التسليم (لمدة 3 أيام).
ملف PDF يحتوي على شرح منسق (2 - 4 صفحات) يوضح كل خطوة في التحليل والنموذج بلغة مبسطة
5.00
|
|
استخدام خوارزميات متقدمة مثلRandom Forest أو SVM أو XGBoost مع مقارنة أداء النماذج وتحسين النتائج
10.00
|
|
تحليل وتنظيف ملفين إضافيين بنفس التنسيق ( حتى 10,000 صف لكل ملف)
5.00
|
|
تقديم عرض PowerPoint يشمل ملخص التحليل، النتائج، والتصورات البيانية، جاهز للتقديم أو المناقشة
10.00
|
ملف PDF يحتوي على شرح منسق (2 - 4 صفحات) يوضح كل خطوة في التحليل والنموذج بلغة مبسطة
5.00
|
|
استخدام خوارزميات متقدمة مثلRandom Forest أو SVM أو XGBoost مع مقارنة أداء النماذج وتحسين النتائج
10.00
|
|
تحليل وتنظيف ملفين إضافيين بنفس التنسيق ( حتى 10,000 صف لكل ملف)
5.00
|
|
تقديم عرض PowerPoint يشمل ملخص التحليل، النتائج، والتصورات البيانية، جاهز للتقديم أو المناقشة
10.00
|