قمت بتنفيذ مشروع لتنظيف وتجهيز بيانات السيارات بهدف تحسين جودة البيانات وجعلها جاهزة لعمليات التحليل واستخراج insights دقيقة حول أسعار السيارات.

شملت عملية تنظيف البيانات:
- فحص البيانات واكتشاف المشاكل الموجودة بها.
- التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values).
- إزالة السجلات المكررة (Duplicates).
- معالجة أنواع البيانات غير الصحيحة (Data Types).
- تنظيف وتوحيد القيم النصية.
- اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) والتعامل معها.
- تجهيز البيانات لتكون مناسبة لمرحلة تحليل البيانات (Exploratory Data Analysis).

**الأدوات المستخدمة:**
Python, Pandas, NumPy.

النتيجة:
الحصول على Dataset أكثر جودة وتنظيمًا، جاهزة للاستخدام في تحليل أسعار السيارات واستخراج الأنماط والعوامل المؤثرة في الأسعار.