تجهيز وتنظيف البيانات (Data Preprocessing) لمشاريع Machine Learning باستخدام Python

الوصف

لو عندك داتا خام أو مش منظمة وعايز تجهزها بشكل صح قبل ما تبدأ تبني أي Machine Learning Model، فأنا أقدر أساعدك في ده.
كتير من مشاكل ضعف الـ Accuracy في الموديل بتكون بسبب الداتا نفسها، مش الخوارزمية. علشان كده خطوة الـ Data Preprocessing هي أهم مرحلة في أي مشروع داتا ساينس.
أنا بشتغل على تحويل الداتا الخام إلى Data نظيفة ومنظمة وجاهزة مباشرة للتدريب على الموديل.
إيه اللي هتستلمه في الخدمة؟
تنظيف البيانات (Handling Missing Values) باختيار الطريقة الأنسب حسب طبيعة الداتا
إزالة التكرارات ومعالجة الـ Outliers
تحويل البيانات النصية إلى قيم رقمية (Encoding)
عمل Scaling وNormalization لتوحيد المقاييس
ضبط أنواع البيانات وتنظيم الأعمدة بشكل صحيح
تفاصيل العمل:
التعامل مع ملف واحد بصيغة CSV أو Excel
حتى 1000 صف
التنفيذ باستخدام Python على Google Colab
ليه الخدمة دي مختلفة؟
مش مجرد تنظيف بيانات، لكن معالجة بيفكر فيها من منظور الـ Machine Learning
Notebook منظم وواضح خطوة بخطوة مع شرح داخل الكود
مناسب لمشاريع التخرج أو المشاريع العملية اللي محتاجة نتائج دقيقة
كود نظيف وسهل المراجعة أو التعلم منه بعدين
هتستلم إيه؟
Dataset نهائي بعد التنظيف بصيغة CSV أو Excel
Notebook (.ipynb) فيه كل الخطوات والكود بشكل مرتب ومشرح