تنظيف وتجهيز البيانات للتحليل والذكاء الاصطناعي

0 (0)

الوصف

وصف عام :
هل لديك بيانات تعاني من الفوضى، القيم المفقودة، أو التكرارات؟ أنا هنا لمساعدتك في تحويل بياناتك الخام إلى بيانات
منظمة وجاهزة فوراً لبناء نماذج التنبؤ أو استخراج الرؤى الإحصائية.
لقد قمت مؤخراً بالعمل على مجموعة بيانات "Rain in Australia" من Kaggle، والتي تتضمن تحديات كبيرة مثل معالجة القيم المفقودة في التنبؤ بهطول الأمطار، وتحويل المتغيرات النصية إلى أرقام، مما منحني خبرة عملية في التعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة.

ما الذي سأقدمه لك في هذه الخدمة؟
معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values): استخدام تقنيات متطورة مثل (Mean/Median Imputation) أو الحذف الذكي بناءً على سياق البيانات.
تنظيف البيانات المكررة والمتناقضة: لضمان دقة النتائج.
هندسة الميزات (Feature Engineering): تحويل البيانات النصية (Categorical) إلى رقمية باستخدام (One-Hot Encoding أو Label Encoding).
معالجة القيم الشاذة (Outliers Detection): اكتشاف وتصحيح القيم التي قد تؤثر سلباً على دقة النماذج.
تطبيع البيانات (Scaling & Normalization): جعل البيانات في نطاق موحد لزيادة كفاءة خوارزميات التعلم الآلي.

مقابل سعر الخدمة الأساسي، سأقوم بتنظيف ومعالجة ملف بيانات واحد (CSV أو Excel) يحتوي على ما يصل إلى 20000 صف و10 أعمدة

لماذا تختارني؟
دقة عالية في التعامل مع التفاصيل الإحصائية.
تسليم البيانات بصيغ متعددة (CSV, Excel, JSON).
تقديم تقرير بسيط يشرح الخطوات التي تمت على البيانات.
خبرة عملية مثبتة في مشاريع Kaggle العالمية.

الأدوات المستخدمة:
Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).
Jupyter Notebook / Google Colab.