مشروع Data Science كامل (End-to-End Project)

تنفيذ مشروع Data Science متكامل من البداية للنهاية يرجى من العميل توضيح التفاصيل التالية قبل البدء: نوع مشكلة البيانات: هل هي تصنيف (Classification)، توقع قيم رقمية (Regression)، تحليل عنقودي (Clustering)، أم تحليل استكشافي (EDA)؟ حجم البيانات التقريبي: عدد الصفوف وعدد الأعمدة (مثال: 50,000 صف × 15 عمود). عدد النماذج المتوقع بناؤها: نموذج واحد أم عدة نماذج للمقارنة؟ المجال التطبيقي: طبي، مالي، تسويقي، لوجستي، تعليمي، إلخ. مستوى التعقيد: بسيط، متوسط، معقد (يتطلب تحسين أداء أو تعلم عميق). ما سيتضمنه المشروع: جمع البيانات (إذا كان المصدر متاحاً وتم الاتفاق عليه). تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات. تحليل استكشافي للبيانات (EDA) مع رسوم بيانية. بناء نموذج أو أكثر من نماذج Machine Learning حسب الاتفاق. تدريب النماذج وتقييمها بمقاييس مناسبة. تقديم نتائج احترافية قابلة للعرض. ما ستحصل عليه: مشروع كامل جاهز Notebook منظم ومرتب نموذج ML مدرب (حسب العدد المتفق عليه) تقرير نهائي بالنتائج خدمة Data Science متكاملة – مقابل 10 دولارات فقط (خلال يومين) ماذا ستقدم الخدمة بالضبط: حجم البيانات الأقصى المسموح: حتى 50,000 صف و 20 عمود (أو حجم ملف حتى 100 ميجابايت). عدد النماذج: نموذج Machine Learning واحد مدرب (مع إمكانية مقارنة نموذجين بسيطين). شكل التسليم النهائي: ملف Notebook منظم (Jupyter Notebook أو Google Colab). كود نظيف مع شرح لكل خطوة. تقرير PDF مكون من 3-5 صفحات يحتوي على: ملخص البيانات، الرسوم البيانية الرئيسية، أداء النموذج، والتوصيات. تفاصيل النماذج: توضيح نوع النموذج المستخدم، الدقة (أو RMSE)، وأهم العوامل المؤثرة (Feature Importance). ما لا تشمله الخدمة (للوضوح): بيانات ضخمة (أكثر من 50,000 صف) – يمكن الاتفاق على سعر إضافي. تعلم عميق (Deep Learning) أو شبكات عصبية. نشر النموذج على سحابة أو إنشاء واجهة مستخدم. موعد التسليم: خلال يومين عمل من استلام البيانات النظيفة أو الاتفاق على مصدرها.