تحليل بيانات وظائف عالم البيانات

التنبؤ بأسعار تذاكر الطيران باستخدام تعلم الآلة وتحليل البيانات هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات طيران باستخدام تقنيات تعلم الآلة للتنبؤ بأسعار التذاكر استنادًا إلى مجموعة متنوعة من العوامل مثل الموسم، المدينة المصدر، الوجهة، ووقت الرحلة. تم استخدام أساليب متعددة لمعالجة البيانات المفقودة، تحويل الميزات، وتطبيق تقنيات تحسين النموذج مثل SMOTE للتعامل مع البيانات غير المتوازنة. تم تدريب واختبار عدة نماذج تعلم الآلة مثل الانحدار الخطي، أشجار القرار، والغابات العشوائية لتحقيق أقصى دقة في التنبؤ. المهارات: تحليل البيانات باستخدام Python و Pandas استخدام تقنيات تعلم الآلة مثل Random Forest، XGBoost، KNN، SVR التعامل مع البيانات المفقودة باستخدام KNNImputer و SimpleImputer التوازن بين الفئات باستخدام SMOTE تقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء مثل R² و MSE تجهيز البيانات وتحويلها (Feature Engineering) تطبيق التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) باستخدام Seaborn و Matplotlib