هيكلة ومعالجة البيانات الضخمة (Advanced Data Preprocessing Pipeline)

يستعرض هذا المشروع خبرتي في مرحلة معالجة البيانات (Data Preprocessing)، وهي المرحلة الأكثر حرجاً في دورة حياة علم البيانات. يهدف المشروع إلى تحويل البيانات الخام "المشوشة" إلى بيانات نظيفة ومنظمة جاهزة للنمذجة الإحصائية أو التدريب باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. أبرز العمليات التقنية التي نفذتها في هذا المشروع: تنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values) والقيم الشاذة (Outliers) لضمان دقة النتائج. هندسة الميزات (Feature Engineering): استخلاص متغيرات جديدة وتحويل البيانات النصية أو الفئوية إلى أرقام (Encoding) لتسهيل معالجتها برمجياً. تطبيع البيانات (Data Normalization/Scaling): توحيد مقاييس البيانات لضمان عدم انحياز الخوارزميات لمتغير دون الآخر. تحليل استكشافي (EDA): استخدام مكتبات Python لإحصاء وتصور العلاقات بين المتغيرات قبل البدء في المعالجة. الأدوات المستخدمة: Python: كلغة برمجة أساسية. Pandas & NumPy: لمعالجة الجداول والمصفوفات المعقدة. Matplotlib & Seaborn: لتصوير وتوزيع البيانات وفهم الأنماط.