جمع البيانات من موقع FilmAffinity باستخدام Web Scraping عبر Selenium
استخراج بيانات (العنوان، السنة، التقييم، المخرج، الدولة)
تحويل البيانات إلى DataFrame باستخدام Pandas
تنظيف البيانات (إزالة الرموز – توحيد التنسيق – تصحيح القيم)
إجراء تحليل استكشافي (EDA)
إنشاء Visualizations باستخدام Matplotlib و Seaborn
اكتشاف القيم الشاذة باستخدام IQR
تخزين البيانات في MongoDB باستخدام PyMongo
بناء Dashboard تفاعلي باستخدام Streamlit

توزيع تقييمات الأفلام
تحليل عدد الأفلام حسب السنوات
تحديد أعلى الأفلام تقييمًا
تحليل الدول الأكثر إنتاجًا
اكتشاف القيم الشاذة (Outliers)
عرض تفاعلي للبيانات لتسهيل اتخاذ القرار

Dataset نظيف وجاهز للاستخدام
تحليل واضح وقابل للفهم
Visualizations احترافية
Dashboard تفاعلي لعرض البيانات
مشروع كامل يمكن استخدامه أو تطويره بسهولة

ملف البيانات (CSV أو Excel)
كود Python كامل ومنظم
الرسوم البيانية (Images أو داخل Notebook)
Dashboard تفاعلي (Streamlit)
تقرير مختصر يوضح النتائج

Web Scraping كامل
تنظيف وتجهيز البيانات
تحليل البيانات (EDA)
إنشاء الرسوم البيانية
تخزين البيانات (اختياري)
Dashboard بسيط (Streamlit)

استخراج بيانات من موقع واحد
استخراج حتى 500 عنصر (مثال: فيلم / منتج / سجل)
من حتى 5 صفحات داخل الموقع
تسليم البيانات في ملف CSV أو Excel
تنظيف البيانات (إزالة التكرار والقيم الفارغة)