في هذا المشروع ركزت على تحويل بيانات مبيعات خام إلى Dataset منظمة وجاهزة للاستخدام في التحليل. نفذت Pipeline باستخدام Python وPandas تبدأ بقراءة ملف sales_data.csv، ثم التحقق من وجود الأعمدة المطلوبة ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات، مع التأكد من صحة القيم الرقمية مثل الكمية وسعر الوحدة. بعد تنظيف البيانات، أضفت مؤشرًا جديدًا لحساب إجمالي قيمة كل عملية بيع من خلال Quantity × Unit_Price، ثم صدّرت البيانات النهائية إلى ملف processed_sales_data.csv. المشروع يعكس قدرتي على بناء ETL Pipeline بسيطة ومنظمة مع التركيز على Data Quality، وهي خطوة أساسية عند تجهيز بيانات المبيعات لأي مرحلة تحليل لاحقة.

الأدوات والتقنيات: Python • Pandas • CSV • ETL • Data Cleaning • Data Validation • Data Transformation • Git • GitHub