بناء مشروع تعلم آلة (Machine Learning) متكامل يتنبأ بفرص توظيف الطلاب، ويقدر الراتب المتوقع بناءً على مهاراتهم الأكاديمية والعملية.

أبرز المميزات :

التنبؤ بالتوظيف: نموذج تصنيف (Classification) يحدد ما إذا كان الطالب سيحصل على وظيفة أم لا.

توقع الراتب: نموذج انحدار (Regression) لتقدير الراتب المتوقع (LPA).

تحليل البيانات: استخراج أهم العوامل المؤثرة على فرص العمل (مثل مهارات البرمجة، المعدل التراكمي، والتدريبات).

واجهة تفاعلية: لوحة تحكم (Dashboard) بسيطة تتيح للمستخدم إدخال بياناته ورؤية النتيجة فوراً.

التقنيات المستخدمة (Tech Stack):
Python, Scikit-Learn (Random Forest / Regression), Pandas, Streamlit

النتيجة :
تقديم أداة دقيقة وعملية تساعد الطلاب على معرفة نقاط ضعفهم وتطويرها لزيادة فرصهم في سوق العمل.

هذا الوصف المختصر يبرز قوة مشروعك الجامعي ومهاراتك في تحليل البيانات بشكل احترافي وسريع للعميل. يمكنك نسخ المصطلحات الإنجليزية بين الأقواس مباشرة إذا كانت واجهة حسابك باللغة الإنجليزية!