قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتحليل أداء الطلاب والتنبؤ بدرجاتهم باستخدام Python وتقنيات تعلم الآلة. يعتمد المشروع على معالجة البيانات، تحليلها بشكل استكشافي (EDA)، ثم بناء نماذج تنبؤية بهدف فهم العوامل المؤثرة على الأداء الأكاديمي.

يشمل العمل الخطوات التالية:

تحميل وتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

تحليل استكشافي بصري شامل باستخدام المخططات والهيتماب لفهم العلاقات بين العوامل المختلفة.

تحويل وترميز المتغيرات وتصميم الميزات المناسبة للنماذج.

تدريب عدة نماذج انحدار واختيار الأفضل بناءً على مقاييس مثل MAE وMSE و R² Score.

عرض النتائج بصور بيانية توضح الترابط بين العوامل مثل ساعات المذاكرة والنتيجة النهائية.

تم تنفيذ المشروع باستخدام:
Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-learn – Jupyter Notebook

هذا العمل يعكس قدرتي على تحليل البيانات، بناء نماذج تنبؤية، وتحويل البيانات الخام إلى رؤى واضحة قابلة للاستخدام.