العربية
English
تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
الوصف
نطاق العمل:
هيكلة وتنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة (Handling Missing Values)، إزالة البيانات المكررة، وتصحيح أنواع المتغيرات لضمان سلامة التحليل الإحصائي.
هندسة الخصائص (Feature Engineering): استخراج متغيرات زمنية وفئوية جديدة من البيانات الخام لرفع كفاءة التحليل.
التحليل الإحصائي الاستدلالي: دراسة العلاقات بين المتغيرات (Correlation Analysis) وفهم التوزيعات الاحتمالية لكل عنصر.
التصور البياني (Data Visualization): تحويل النتائج إلى مخططات برمجية (Seaborn & Matplotlib) تشمل الـ (Count plots, Box plots, Heatmaps) وغيرها.
المخرجات التقنية:
ملف Jupyter Notebook (ipynb) يحتوي على كود منظم وموثق لكل مرحلة.
استخراج الأنماط السلوكية وساعات الذروة والعوامل المؤثرة في البيانات.
توفير البيانات المنقحة جاهزة لمرحلة التعلم الآلي (Machine Learning) إذا تطلب الأمر.
الأدوات:
Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
مدة التنفيذ: (بناءً على حجم البيانات).
تقييم الخدمة
تقييم المعايير
جودة العمل
التواصل و التعاون
الإلتزام بالمواعيد
التقييم العام
البائع
بائع مستوي: جديد
Machine Learning Engineer
| اخر ظهور: منذ 23 ساعة
مهندس تعلم آلي (Machine Learning) متخصص في CV وNLP أنا مهندسة تعلم آلي أركز على مجالات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP). ح ....
تواصل معيمعلومات
الخدمات المقترحه
Aya Hussien
جودة العمل
التواصل و التعاون
الإلتزام بالمواعيد
التقييم العام
النتيجة واضحة و المواعيد مظبوطة والشغل مع البشمهندسة مريح