العربية
English
تحليل ونمذجة لبيانات أداء الطلاب "نظام إنذار مبكر للمؤسسات التعليمية"
منذ 4 أيام
عرض العمل
الوصف
في هذا المشروع، قمتُ كعالمة بيانات بتحليل 10,000 سجل لطلاب بهدف بناء نموذج تنبؤي. التحدي الحقيقي لم يكن في الكود، بل في اختبار صلاحية البيانات لاتخاذ قرارات دقيقة.
المنهجية والتحليل الاستقصائي:
التشخيص البصري: عبر الـ (Scatter Plot) والـ (Heatmap)، كشفتُ غياب أي ارتباط حقيقي (Correlation)؛ حيث اقتربت المعاملات من الصفر، وظهر توزيع البيانات عشوائياً بشكل لا يحاكي الواقع البشري.
بناء النموذج (Validation Tool): طورت نموذج Random Forest ليس للتنبؤ، بل لإثبات أن البيانات (Simulated) وموجهة لغرض معين.
الاستنتاج المهني:
أكدت دقة النموذج المتواضعة (0.24) استنتاجي بأن البيانات "مصطنعة" وتفتقر للروابط المنطقية. القيمة المضافة هنا هي تطبيق مبدأ (Garbage In, Garbage Out)؛ حيث أثبتُّ بالدليل أن جودة القرار تعتمد على جودة المصدر. المشروع يقدم منهجية علمية جاهزة للتكيف مع البيانات الحقيقية فور توفرها.
الأدوات: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), Matplotlib, Seaborn.
التفاصيل
| المشاهدات | 0 |
| المفضلة | 0 |
| القسم | برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري |
حساب المستخدم
بائع مستوي: جديد
| اخر ظهور: منذ يومين
أنا فاطمة هاني، عالمة بيانات. أؤمن دائماً أن البيانات ليست مجرد أرقام، بل هي البوصلة التي توجه الأعمال نحو النجاح. في عالم متسارع، التحدي الحقيقي ليس في ....
وظفني