مشروع لتحليل بيانات السيارات وبناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعارها اعتمادًا على مجموعة من الخصائص، مثل سنة الصنع، وعدد الكيلومترات، ونوع المحرك، والموديل.

يشمل المشروع:
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة وغير الصحيحة.
- تحليل البيانات استكشافيًا باستخدام Pandas وMatplotlib وSeaborn.
- تجهيز البيانات وتنفيذ Feature Engineering.
- تدريب ومقارنة نماذج Regression باستخدام Scikit-learn.
- تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مناسبة.
- توثيق خطوات العمل والنتائج داخل Jupyter Notebook.

**الأدوات المستخدمة:** Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook.

الهدف هو تقديم نموذج منظم وقابل للتطوير، مع توضيح خطوات معالجة البيانات وتدريب النموذج وتقييم نتائجه.