بناء نماذج تعلم الي machine learning Models

1- تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning & Preprocessing) سأقوم بتنظيف وتجهيز مجموعة بيانات واحدة (حتى 1000 صف) من خلال: التعامل مع القيم المفقودة (Handling Missing Values) إزالة التكرار والأخطاء في البيانات معالجة عدم الاتساق في القيم تحويل الخصائص (Feature Encoding / Scaling) لتكون مناسبة للنماذج 2- تصور البيانات (Data Visualization) إنشاء من 3 إلى 5 رسوم بيانية تساعد على فهم البيانات مثل: توزيع البيانات العلاقات بين المتغيرات اكتشاف الأنماط والبيانات الشاذة (Outliers) 3- بناء نموذج تعلم آلة واحد (Machine Learning Model) بناء نموذج واحد حسب طبيعة البيانات مثل: تصنيف (Classification) تنبؤ بالقيم (Regression) مع تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy أو MAE أو R². 4- ما سيستلمه العميل ملف Jupyter Notebook أو Python Script يحتوي على الكود الكامل الرسوم البيانية الناتجة ملف النتائج النهائي