من البيانات إلى الرؤى: تحليل أداء الطلاب وتوقع النتائج باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع تحليل عوامل أداء الطلاب (Student Performance Factors) باستخدام Python لاكتشاف الأنماط والعوامل الأكثر تأثيرًا على نتائج الطلاب.

الأهداف:

استكشاف البيانات وفحص جودة البيانات (EDA).

تحليل تأثير عوامل مثل (عدد ساعات الدراسة، الحضور، الدعم الأسري) على النتائج.

إنشاء رسومات بيانية احترافية باستخدام Matplotlib وSeaborn.

تطبيق نماذج إحصائية بسيطة (مثل الانحدار الخطي) للتنبؤ بدرجات الطلاب.

الأدوات المستخدمة:

Pandas: لتنظيف وتجهيز البيانات.

NumPy: للعمليات الحسابية.

Matplotlib & Seaborn: لإنشاء رسوم بيانية وHeatmaps توضح العلاقات.

Scikit-learn (إن استخدمتها): لتطبيق خوارزميات تنبؤية بسيطة.

القيمة المضافة:

يوفر هذا التحليل نظرة شاملة للعوامل المؤثرة على الأداء الدراسي، ما يساعد على تحديد نقاط القوة والضعف لدى الطلاب بشكل دقيق