ندا ر.
- مهندس برمجيات
- مصر
نبذة عني
مرحبًا! أنا ندى رجب،
متخصصة في علم البيانات (Data Science) وتحليل البيانات باستخدام Python وأدوات مثل Pandas، NumPy، Matplotlib، و Seaborn. أتمتع بخبرة قوية في التعلم الآلي (Machine Learning)، حيث أستخدم تقنيات متقدمة لبناء نماذج تنبؤية تسهم في تحسين اتخاذ القرارات. حاصلة على بكالوريوس في الحاسبات والذكاء الاصطناعي من جامعة بنها. هدفي هو تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى عملية تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية تدعم أهدافك بشكل فعال.
الخدمات التي أقدمها:
تحليل البيانات: باستخدام Pandas و NumPy لاستخراج الأنماط والرؤى من بياناتك.
تصوير البيانات: باستخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء تصورات بيانية احترافية تسهّل فهم البيانات.
التعلم الآلي: بناء نماذج Machine Learning باستخدام أدوات مثل Scikit-learn و TensorFlow للتنبؤ بالنتائج وتحليل الأنماط.
أتمتة العمليات: كتابة سكربتات Python لتحسين الكفاءة وتوفير الوقت.
أبرز المشاريع التي نفذتها:
تحليل بيانات المبيعات باستخدام التعلم الآلي:
استخدمت تقنيات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي و الغابات العشوائية لتحليل العلاقة بين الإنفاق الإعلاني على القنوات المختلفة وتأثيره على المبيعات.
مشروع Churn Detection (كشف العملاء الذين ينوون مغادرة الخدمة):
طورت نموذجًا للتنبؤ بحالات Churn باستخدام تقنيات مثل الانحدار اللوجستي و الغابات العشوائية و شبكات التعلم العميق.
تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول العملاء، سجلات الاستخدام، والعوامل المؤثرة في اتخاذ قرار المغادرة.
مشروع Titanic: Machine Learning from Disaster (تحليل بيانات ركاب التايتانيك):
استخدمت تقنيات التعلم الآلي لتوقع نجاة الركاب باستخدام نموذج Random Forest و SVM.
تم بناء نموذج لتحديد العوامل المؤثرة على نجاة الركاب مثل العمر، الجنس، و الفئة الاجتماعية.
المهارات:
لغات البرمجة: Python، SQL
المكتبات: Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn
المفاهيم الأساسية: تحليل البيانات، التعلم الآلي، التعلم العميق، رؤية الكمبيوتر، التحليل الإحصائي
الأدوات: Jupyter Notebooks، Google Colab، VS Code
المهارات الشخصية: البحث، التواصل، العمل الجماعي، حل المشكلات، القيادة، التكيف
هدفي:
أن أقدم لك حلول مبتكرة وفعّالة في علم البيانات و التعلم الآلي، تساعدك في استكشاف إمكانيات بياناتك وتحقيق أهدافك بكفاءة واحترافية.
متخصصة في علم البيانات (Data Science) وتحليل البيانات باستخدام Python وأدوات مثل Pandas، NumPy، Matplotlib، و Seaborn. أتمتع بخبرة قوية في التعلم الآلي (Machine Learning)، حيث أستخدم تقنيات متقدمة لبناء نماذج تنبؤية تسهم في تحسين اتخاذ القرارات. حاصلة على بكالوريوس في الحاسبات والذكاء الاصطناعي من جامعة بنها. هدفي هو تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى عملية تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية تدعم أهدافك بشكل فعال.
الخدمات التي أقدمها:
تحليل البيانات: باستخدام Pandas و NumPy لاستخراج الأنماط والرؤى من بياناتك.
تصوير البيانات: باستخدام Matplotlib و Seaborn لإنشاء تصورات بيانية احترافية تسهّل فهم البيانات.
التعلم الآلي: بناء نماذج Machine Learning باستخدام أدوات مثل Scikit-learn و TensorFlow للتنبؤ بالنتائج وتحليل الأنماط.
أتمتة العمليات: كتابة سكربتات Python لتحسين الكفاءة وتوفير الوقت.
أبرز المشاريع التي نفذتها:
تحليل بيانات المبيعات باستخدام التعلم الآلي:
استخدمت تقنيات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي و الغابات العشوائية لتحليل العلاقة بين الإنفاق الإعلاني على القنوات المختلفة وتأثيره على المبيعات.
مشروع Churn Detection (كشف العملاء الذين ينوون مغادرة الخدمة):
طورت نموذجًا للتنبؤ بحالات Churn باستخدام تقنيات مثل الانحدار اللوجستي و الغابات العشوائية و شبكات التعلم العميق.
تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على معلومات حول العملاء، سجلات الاستخدام، والعوامل المؤثرة في اتخاذ قرار المغادرة.
مشروع Titanic: Machine Learning from Disaster (تحليل بيانات ركاب التايتانيك):
استخدمت تقنيات التعلم الآلي لتوقع نجاة الركاب باستخدام نموذج Random Forest و SVM.
تم بناء نموذج لتحديد العوامل المؤثرة على نجاة الركاب مثل العمر، الجنس، و الفئة الاجتماعية.
المهارات:
لغات البرمجة: Python، SQL
المكتبات: Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn
المفاهيم الأساسية: تحليل البيانات، التعلم الآلي، التعلم العميق، رؤية الكمبيوتر، التحليل الإحصائي
الأدوات: Jupyter Notebooks، Google Colab، VS Code
المهارات الشخصية: البحث، التواصل، العمل الجماعي، حل المشكلات، القيادة، التكيف
هدفي:
أن أقدم لك حلول مبتكرة وفعّالة في علم البيانات و التعلم الآلي، تساعدك في استكشاف إمكانيات بياناتك وتحقيق أهدافك بكفاءة واحترافية.
خدماتي
