نموذج التنبؤ بنجاح الطلاب باستخدام التعلم الآلي مع واجهه تفاعليه- Student Success ML Model with Gradio Interface
تفاصيل العمل
يهدف هذا المشروع إلى تطوير نماذج تعلم آلي للتنبؤ بالنجاح الأكاديمي للطلاب في برنامج ذكاء الأعمال (Business Intelligence) بمعهد Walsoft Computer Institute. يركز المشروع على دعم قرارات القبول، وتحسين الدعم الأكاديمي، وتوزيع الموارد التعليمية بكفاءة من خلال تحليل البيانات. مشكلة العمل؟ يسعى معهد Walsoft إلى تحسين ما يلي: قرارات القبول: تحديد الطلاب الأكثر احتمالًا للنجاح الدعم الأكاديمي: اكتشاف الطلاب المعرّضين للتعثر في وقت مبكر توزيع الموارد: تحسين استخدام الموارد التعليمية لتحقيق أكبر تأثير مجموعة البيانات؟ المصدر: Kaggle الخصائص: العمر، النوع، الدولة، الخلفية التعليمية، درجات اختبار القبول، عدد ساعات الدراسة المتغير المستهدف: النسبة المئوية الكلية (مجموع درجات Python وقواعد البيانات) الأدوات والتقنيات المستخدمة؟ Python 3.8+ تحليل البيانات: pandas، numpy التصور البياني: matplotlib، seaborn التعلم الآلي: scikit-learn النماذج: Linear Regression Random Forest K-Nearest Neighbors (KNN) Decision Tree
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
