سأقوم بتنظيف البيانات (Data Cleaning)ومعالجتها وتحليلها لتصبح جاهزة للاستخدام في نماذج التعلُّم الآلي.

وصف المشكلة تحتوي البيانات غالبًا على عدد من المشكلات الشائعة مثل: القيم المفقودة (Missing Values) تكرار السجلات (Duplicates) أخطاء في تنسيق البيانات (Inconsistent Formatting) وجود قيم شاذة وغير منطقية (Outliers) اختلاف الوحدات أو طرق التسجيل أعمدة غير واضحة أو غير منظمة بيانات غير مهيأة للتحليل أو لاستخدامها في نماذج التعلم الآلي النتائج المترتبة على هذه المشكلات: تحليل غير دقيق قرارات مبنية على بيانات غير موثوقة انخفاض كفاءة وأداء نماذج التعلم الآلي الحل الذي أقدمه أقوم بتنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام Python بأسلوب احترافي، بما يضمن: تحسين دقة التحليل رفع كفاءة نماذج التعلم الآلي تنظيم البيانات لتصبح سهلة القراءة والاستخدام تقليل الأخطاء في التقارير والنتائج تفاصيل الخدمة: حجم البيانات: حتى 50,000 صف الأدوات المستخدمة: Python (Pandas – NumPy – Scikit-learn) الملفات النهائية: ملف CSV نظيف وجاهز للتحليل ملف منظم قابل للاستخدام المباشر Dataset مُهيأ للاستخدام في نماذج التعلم الآلي