تنبؤ مرتبات العالم البيانى

مشروع تنبؤ راتب عالم البيانات يهدف إلى التنبؤ براتب علماء البيانات استنادًا إلى عدة عوامل مثل الخبرة، المستوى التعليمي، موقع الوظيفة، والمهارات. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يتم تدريب النموذج باستخدام بيانات رواتب تاريخية. يتكون مجموعة البيانات من ميزات مثل سنوات الخبرة، الخلفية الأكاديمية، الصناعة، دور الوظيفة، وحجم الشركة. يحقق النموذج دقة تصل إلى 83%، مما يعني أنه يمكنه التنبؤ براتب عالم البيانات بشكل موثوق استنادًا إلى المدخلات المعطاة.

أهم مكونات المشروع:

التحضير المسبق للبيانات: تنظيف وتحضير مجموعة البيانات عن طريق التعامل مع القيم المفقودة، ترميز المتغيرات التصنيفية، وتقييس الميزات الرقمية.

هندسة الميزات: تحديد الميزات الأكثر صلة وإنشاء ميزات جديدة لتحسين أداء التنبؤ.

اختيار النموذج: تجربة خوارزميات تعلم آلي مختلفة (مثل الانحدار الخطي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، والرفع التدريجي) للعثور على أفضل نموذج.

يظهر هذا المشروع التطبيق العملي لتعلم الآلة في التنبؤ بالرواتب ويوفر رؤى قيمة حول العوامل المؤثرة في الراتب في مجال علوم البيانات.