تجهيز وهندسة البيانات (Data Preprocessing & Feature Engineering) لبناء نموذج ذكاء اصطناعي

الوصف

هل تعاني من وجود قيم مفقودة أو بيانات غير منظمة أو قيم شاذة في الـ Dataset الخاصة بك؟

أقدم لك خدمة **معالجة البيانات (Data Preprocessing) وهندسة الميزات (Feature Engineering)** باستخدام Python، لتحويل البيانات الخام إلى بيانات منظمة وجاهزة للتحليل أو بناء نماذج تعلم الآلة.

تشمل الخدمة:

استكشاف البيانات (EDA) تحليل البيانات وفهم أنواع المتغيرات وتوزيعاتها باستخدام الرسوم البيانية.
معالجة القيم المفقودة تعويض القيم المفقودة بالمتوسط أو الوسيط، أو حذف الصفوف عند الحاجة وفقًا لطبيعة البيانات.
ترميز البيانات الفئوية:تحويل البيانات النصية إلى قيم رقمية باستخدام One-Hot Encoding أو Label Encoding.
معالجة القيم الشاذة:اكتشاف القيم غير المعتادة والتعامل معها باستخدام IQR أو Z-Score حسب طبيعة البيانات.
هندسة الميزات: إنشاء ميزات جديدة عند الحاجة لتحسين جودة البيانات.
توحيد المقاييس:تطبيق Standardization أو Normalization عند الحاجة لتجهيز البيانات للنماذج.

ما الذي ستحصل عليه؟

1. ملف Dataset بعد المعالجة بصيغة CSV أو Excel حسب طبيعة البيانات.
2. ملف Jupyter Notebook يحتوي على كود Python المستخدم في المعالجة، مع شرح الخطوات الأساسية.
3. رسوم بيانية توضح أهم نتائج استكشاف البيانات قبل المعالجة وأثناءها عند الحاجة.
4. ملخص بالخطوات التي تم تنفيذها وأهم التغييرات التي أُجريت على البيانات.

الأدوات المستخدمة:
Python، Pandas، NumPy، Scikit-learn، Matplotlib، Seaborn.

ملاحظات:

يُرجى إرسال ملف البيانات الأصلي وتوضيح الهدف من استخدامه.
يُحدد حجم البيانات المقبول ونطاق العمل وفقًا لتفاصيل الخدمة.
الخدمة مخصصة لمعالجة البيانات وتجهيزها، ولا تشمل بناء نموذج تعلم آلة أو ضمان نسبة دقة محددة إلا باتفاق منفصل.