تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Python

**تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Python** قمت بالعمل على تنظيف ومعالجة البيانات غير المنظمة وتحويلها إلى بيانات دقيقة وجاهزة للاستخدام في التحليل أو تطبيقات التعلم الآلي، مع التركيز على تحسين جودة البيانات وتقليل الأخطاء. شمل العمل: * تنظيف البيانات من القيم المفقودة والتكرارات والأخطاء * معالجة القيم الناقصة باستخدام أساليب إحصائية مثل (Mean / Median / Mode) أو Interpolation * توحيد وتنسيق البيانات (التواريخ، النصوص، الأرقام) * اكتشاف والتعامل مع القيم الشاذة (Outliers) * تحويل البيانات (Encoding – Normalization – Scaling) * دمج وتقسيم الملفات حسب متطلبات المشروع * تجهيز البيانات للاستخدام في التحليل أو نماذج Machine Learning تم استخدام أدوات وتقنيات متعددة، منها: * Python * Pandas * NumPy * Matplotlib / Seaborn (للتصور البياني عند الحاجة) * Jupyter Notebook وPython Scripts تم التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات مثل CSV وExcel وJSON وملفات النصوص، مع القدرة على إدارة مجموعات بيانات متوسطة وكبيرة بكفاءة. ساهم هذا العمل في تحسين جودة البيانات وزيادة دقة النتائج في عمليات التحليل والنمذجة.