- تنظيف البيانات باستخدام Python ومكتبة Pandas.
- معالجة القيم المفقودة والتكرارات.
- اكتشاف القيم الشاذة ومعالجتها عند الحاجة.
- تصحيح الأخطاء وتوحيد البيانات غير المتناسقة.
- تحسين جودة البيانات مع الحفاظ على المعلومات المهمة.
- تجهيز البيانات لتكون جاهزة للتحليل والتصور البياني.
- تحليل البيانات واكتشاف الأنماط والعلاقات المهمة.
- إنشاء رسوم بيانية واضحة باستخدام Python.
- تلخيص النتائج والاستنتاجات بطريقة منظمة وسهلة الفهم.
- تسليم ملف البيانات بعد التنظيف، مع كود Python والنتائج المتفق عليها.

ملف Python (.py أو Jupyter Notebook) يحتوي على كود تنظيف وتحليل البيانات باستخدام Pandas و NumPy، ومكتوب بشكل منظم مع تعليقات توضيحية على كل خطوة.
Dataset بعد التنظيف (CSV أو Excel): بدون قيم مفقودة أو مكررة، ومنسّق وجاهز للتحليل.
رسوم بيانية احترافية (PNG) باستخدام Matplotlib / Seaborn توضح أهم الأنماط والعلاقات في البيانات.
تقرير ملخص (PDF أو Word) بأهم النتائج والاستنتاجات والتوصيات المبنية على التحليل.