مشروع ETL Pipeline لمعالجة وتجهيز بيانات المبيعات باستخدام Python وPandas، تم تصميمه بشكل منظم وقابل لإعادة الاستخدام لمحاكاة سير عمل حقيقي لمعالجة البيانات.

يشمل المشروع:

* استخراج وقراءة البيانات من الملفات المصدرية.
* فحص جودة البيانات والتحقق من صحتها.
* معالجة القيم المفقودة والبيانات غير الصحيحة والتكرارات.
* تنظيف وتحويل البيانات وتجهيزها للتحليل.
* إنشاء مؤشرات وملخصات تجارية مثل الإيرادات وأداء العملاء والمنتجات.
* إنشاء تقارير تلقائية عن جودة البيانات والنتائج.
* إنشاء Visualizations تساعد على فهم البيانات.
* تنظيم المشروع باستخدام Reusable Python Functions.
* فصل البيانات الخام عن البيانات المعالجة.
* تشغيل الـ Pipeline بالكامل من خلال أمر واحد باستخدام Python.

تم بناء المشروع بهيكل منظم يشمل Source Code وData وReports وDocumentation، مع استخدام Git/GitHub لإدارة المشروع.

**التقنيات المستخدمة:** Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Git/GitHub.