نظام ذكي لتسعير العقارات (Predicting Boston Housing Prices)

تحليل الميزات (Features Analysis): قمت بدراسة العلاقة بين مواصفات البيت (مثل عدد الغرف RM، ونسبة الطلاب للمعلمين PTRATIO) وتأثير كل منها على السعر النهائي. بناء المحرك التوقعي (Predictive Model): استخدمت خوارزميات الانحدار (Regression) لتحويل هذه "المواصفات" إلى قيم رقمية تترجم في النهاية إلى "سعر متوقع". دقة التوقعات: قمت باختبار النموذج للتأكد من أن السعر الذي يخرجه قريب جداً من الأسعار الحقيقية في السوق، مما يقلل من هامش الخطأ في تقدير قيمة العقار. المهارات التي أظهرتِها في هذا العمل: هندسة البيانات (Data Engineering): القدرة على التعامل مع البيانات الخام وتحويلها إلى مدخلات يفهمها الكمبيوتر. النمذجة الرياضية (Mathematical Modeling): فهم كيفية تأثير العوامل المختلفة (المواصفات) على النتيجة النهائية (السعر). حل المشكلات (Problem Solving): القدرة على بناء أداة تساعد المشتري أو البائع في معرفة السعر العادل للمنزل بمجرد إدخال بياناته.