دراسة البيانات وتجهيزها للنمذجة.
تجربة خوارزميات مختلفة (مثل Logistic Regression, Random Forest, SVM, XGBoost وغيرها).
تحسين أداء النموذج (Tuning & Optimization).
حساب مؤشرات الأداء (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC curve).
تقديم تقرير مختصر بالنتائج والملاحظات.
تسليم الكود المستخدم لتتمكن من التعديل أو التطوير لاحقًا.

تقرير مختصر (PDF أو Word) يوضح خطوات العمل والنتائج.

تدريب نموذج تصنيف واحد على مجموعة بيانات تحتوي حتى 20,000 صف و20 عمودًا.