ركز المشروع على استكشاف البيانات، واختيار الأعمدة المطلوبة، وتصفية السجلات وفقًا لشروط محددة، وإنشاء أعمدة جديدة اعتمادًا على البيانات المتاحة، بالإضافة إلى معالجة القيم المفقودة وتجميع البيانات لاستخراج مؤشرات إحصائية مفيدة.

شملت المهام التي نفذتها:

- إنشاء Pandas Series اعتمادًا على عمود النجاة (Survived) للتعامل مع بيانات النجاة بصورة مستقلة.
- استعراض آخر ثلاثة صفوف من مجموعة البيانات والتحقق من نوع البيانات الخاص بعمود العمر (Age).
- اختيار أعمدة الاسم (Name) والعمر (Age)، وتصفية البيانات لعرض الركاب الذين تزيد أعمارهم عن 30 عامًا.
- إنشاء عمود جديد باسم FamilySize لحساب حجم أسرة كل راكب، بالاعتماد على عدد الإخوة والأزواج (SibSp)، وعدد الوالدين والأبناء (Parch)، مع احتساب الراكب نفسه.
- معالجة القيم المفقودة في عمود العمر باستخدام متوسط الأعمار، ثم تجميع البيانات حسب درجة التذكرة (Pclass) وحساب متوسط العمر لكل فئة.
- تحليل معدل النجاة حسب الجنس (Sex) باستخدام متوسط قيم عمود Survived، للمقارنة بين معدلات النجاة للذكور والإناث.