تطوير نظام للتنبؤ بالطلب المستقبلي على المنتجات باستخدام تقنيات البيانات الضخمة وتعلم الآلة، بالاعتماد على لغة بايثون وإطار عمل أباتشي سبارك (PySpark).

شمل المشروع معالجة وتنظيف بيانات المبيعات، والتحليل الاستكشافي للبيانات، واكتشاف اتجاهات المبيعات والأنماط الموسمية، وهندسة الخصائص، وبناء نماذج تعلم الآلة للتنبؤ بالطلب المستقبلي.

كما تضمن تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس متوسط الخطأ المطلق وجذر متوسط مربع الخطأ، بهدف الوصول إلى توقعات تساعد في تحسين إدارة المخزون، وتقليل الفائض والنقص في المنتجات، ودعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.