تنظيف البيانات

استلام البيانات استلام ملف البيانات (Excel / CSV / SQL / غيرها) فهم طبيعة البيانات والمشكلة المطلوب حلها 2. فحص البيانات (Data Exploration) عرض أول الصفوف (Head) معرفة أنواع البيانات (Data Types) تحليل القيم المفقودة (Missing Values) اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) 3. تنظيف البيانات (Data Cleaning) معالجة القيم المفقودة (حذف أو تعويض) حذف التكرار (Duplicates) تصحيح الأخطاء في البيانات توحيد الصيغ (مثل التواريخ أو النصوص) 4. تحويل البيانات (Data Transformation) تحويل البيانات النصية إلى رقمية (Encoding) عمل Feature Scaling (Normalization / Standardization) تقسيم البيانات إلى Input و Output تجهيز البيانات لتكون مناسبة للموديل 5. تحسين البيانات (Optional) Feature Selection Feature Engineering (إنشاء Features جديدة) 6. تسليم العمل ملف البيانات بعد التنظيف كود العمل (Python باستخدام Pandas و NumPy) شرح مبسط للخطوات (لو العميل طلب) * الهيحصل عليه العميل؟ - بيانات نظيفة وجاهزة للتحليل أو الموديل - كود منظم وسهل الفهم - تحسين جودة النتائج بشكل واضح 🔹 ملاحظات يتم الحفاظ على سرية البيانات 🔒 يمكن العمل على أي نوع Dataset التنفيذ حسب طلب العميل والمجال (ML / Analysis)