تنظيف وتجهيز البيانات (Data Preprocessing & Cleaning): معالجة القيم المفقودة (Missing Values) والتعامل مع البيانات الشا

الوصف

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

استخراج الأنماط والعلاقات بين المتغيرات باستخدام المخططات والرسوم البيانية.

فهم توزيع البيانات وتقييم جودتها قبل النمذجة.

هندسة وتحسين الميزات (Feature Engineering & Selection):

اختيار المتغيرات الأكثر تأثيراً على النتائج.

تطبيق مقياس الميزات (Feature Scaling & Normalization) وضبط الأبعاد (PCA عند الحاجة).

بناء وتدريب الخوارزميات (Model Building & Training):

نماذج التنبؤ والتصنيف (Supervised Learning): مثل Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines.

نماذج التجميع والتقسيم (Unsupervised Learning): مثل K-Means Clustering لتقسيم العملاء أو البيانات.

تقييم الأداء والضبط الدقيق (Evaluation & Hyperparameter Tuning):

تحسين أداء النموذج عبر Grid Search أو Random Search.

قياس الدقة باستخدام المقاييس المناسبة لكل مشكلة (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, RMSE).

التسليم والتوثيق (Deliverables):

كود Python نظيف ومنظم داخل ملف Jupyter Notebook أو Script مكتوب بقواعد احترافية.

ملف شرح توثيقي للنتائج وكيفية تشغيل النموذج واستخدامه.