بناء خط بيانات متكامل وتحليل ذكي للبيانات

قمت بإنشاء بايبلاين بيانات كامل باستخدام Fabric Notebook، Pandas، وKaggle API بداية من جمع البيانات وحتى عرض النتائج في شكل مرئي. خطوات المشروع: جمع البيانات: استخدمت Kaggle API لجلب مجموعة بيانات مباشرة من منصة Kaggle. تخزين آمن ومنظم: حفظت البيانات في Lakehouse لتكون جاهزة للمعالجة المتقدمة. معالجة أولية: قمت بتحميل البيانات عبر Pandas (لقوتها في parsing ومعالجة البيانات) وتنظيفها من القيم المفقودة والبيانات غير الصالحة. معالجة متقدمة: حمّلت البيانات إلى Apache Spark لزيادة الكفاءة والقدرة على التعامل مع البيانات الضخمة. تحليل مرئي: أنشأت visualizations لاستخراج أنماط ورؤى من البيانات. إضافة خريطة تفاعلية: صممت خريطة ذكية لفهم أعمق للبيانات وربطها بالموقع الجغرافي. المميزات والجاذبية: تكامل كامل من جمع البيانات وحتى التحليل. تنظيف احترافي للبيانات لضمان دقة النتائج. استخدام Spark للتوسع والتعامل مع Big Data. تحليلات متقدمة وخرائط تفاعلية لتقديم رؤى عملية قابلة