تحليل بيانات يوتيوب باستخدام Python + API مع بناء نموذج توقع

YouTube Data API v3 للوصول إلى قاعدة بيانات يوتيوب مباشرة. نقوم بسحب بيانات الفيديوهات المتخصصة في "التكنولوجيا" بدقة متناهية، وتشمل: هوية الفيديو (Title, Tags, Description). مؤشرات الأداء (Views, Likes, Comment Count). 2. معالجة البيانات وتجهيزها (Data Pre-processing) البيانات الخام تكون غير منظمة، وهنا يأتي دوري في: تنظيف البيانات (Data Cleaning) باستخدام مكتبة Pandas. (5 دولار) تحويل النصوص والبيانات الرقمية إلى صيغ قابلة للتحليل الرياضي. حساب "معدلات التفاعل" كنسب مئوية دقيقة بدلاً من مجرد أرقام مجردة. 3. التنبؤ بالنجاح (Predictive Modeling) (5 دولار) هذا هو الجزء الأكثر تميزاً؛ حيث يتم بناء موديل Machine Learning يقوم بـ: تحليل العلاقة بين عدد اللايكات والكومنتات وبين "نجاح الفيديو". تدريب خوارزمية (Algorithm) لفهم الأنماط التي تجعل فيديو معين يتفوق على غيره. إعطاء نتيجة توقعية (Prediction) تخبرك هل هذا النوع من المحتوى مرشح للنجاح (Trending) أم لا بناءً على المعطيات الرقمية عدد الفيديوهات المسموح بها 2000 فيديو و سيحصل العميل ع تقرير مفصل مصحوب ب ملف يحتوي ع كود البايثون المستخدم ف المشروع او Jupyter Notebook