مشروع متكامل لتوقع الرواتب باستخدام تعلم الآلة (Wuzzuf Salary Predictor & Dashboard)

الوصف الوظيفي والخبرة، من خلال سحب البيانات ومعالجتها برمجياً. مراحل العمل التقنية: تجميع البيانات (Web Scraping): سحب أكثر من 1700 إعلان وظيفي من موقع Wuzzuf باستخدام مكتبة Selenium، مما تطلب التعامل مع صفحات ديناميكية وهياكل بيانات مختلفة. معالجة البيانات الضخمة (Preprocessing): تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وحذف القيم الشاذة (Outliers) لضمان دقة النموذج. بناء نموذج التنبؤ (Machine Learning): تدريب نموذج Random Forest Regressor واستخدام تقنية TF-IDF لتحويل النصوص والوصف الوظيفي إلى بيانات رقمية يمكن للنموذج فهمها. تطوير واجهة العرض (Streamlit Dashboard): بناء لوحة تحكم تفاعلية تتيح للمستخدم إدخال تفاصيل الوظيفة والحصول على توقع فوري للراتب بشكل بصري جذاب. الأدوات والتقنيات: اللغة: Python. المكتبات الأساسية: Scikit-learn, Pandas, Selenium. الواجهة: Streamlit. النماذج: Random Forest, TF-IDF Vectorization.