إنشاء وتدريب السلاسل الزمنية وتحليل البيانات وتنظيفها.

إنشاء وتدريب السلاسل الزمنية وتحليل البيانات وتنظيفها.

إنشاء وتدريب نماذج السلاسل الزمنية: باستخدام منهجيات متنوعة مثل ARIMA، SARIMA، نماذج التنعيم الأسي، ونماذج التعلم الآلي (مثل RNNs و LSTMs)، مع القدرة على اختيار النموذج الأنسب بناءً على خصائص البيانات وأهداف التنبؤ.

تحليل البيانات: تطبيق تقنيات التحليل الاستكشافي (EDA) للكشف عن الأنماط، الاتجاهات، الموسمية، والشذوذات في البيانات الزمنية.

تطهير البيانات: معالجة القيم المفقودة، اكتشاف القيم الشاذة وتصحيحها أو إزالتها، وضمان جودة واتساق البيانات قبل التحليل والنمذجة.

استخدام أدوات وتقنيات متقدمة: إتقان استخدام لغات البرمجة الإحصائية مثل Python (مع مكتبات مثل Pandas، NumPy، Statsmodels، Scikit-learn، Prophet، TensorFlow، Keras) ، بالإضافة إلى أدوات تصور البيانات مثل Matplotlib و Seaborn .

تفسير النتائج وتقديمها: القدرة على تحويل التحليلات المعقدة إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ وتقديمها بفعالية لأصحاب المصلحة غير التقنيين.