ETL Pipeline باستخدام Python لمعالجة وتحويل البيانات

في هذا المشروع، قمت ببناء عملية ETL (Extract, Transform, Load) باستخدام لغة Python بهدف تجهيز البيانات وتحويلها إلى شكل مناسب للاستخدام في التحليل. تفاصيل العمل: * **Extract:** قراءة البيانات من ملف CSV باستخدام مكتبة Pandas * **Transform:** تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب * **Load:** تجهيز البيانات بعد المعالجة لتكون جاهزة للاستخدام في التحليل أو التخزين كما قمت بتنفيذ بعض العمليات الإضافية مثل: * تنظيم البيانات وتحسين جودتها * التأكد من خلو البيانات من الأخطاء * إنشاء تمثيل بصري بسيط (Visualization) لفهم البيانات بشكل أفضل تم كتابة الكود بطريقة منظمة وقابلة للتطوير، مما يسمح باستخدامه في مشاريع أكبر في مجال تحليل البيانات وهندسة البيانات. هذا النوع من المشاريع يُعد خطوة أساسية في بناء أنظمة البيانات الاحترافية (Data Pipelines). جاهز لتنفيذ مشاريع ETL وData Engineering بكفاءة عالية وجودة مضمونة.