Movie_Data_Warehouse_with_Recommender_System

مستودع بيانات الأفلام مع نظام توصية

يغطي هذا المشروع دورة حياة البيانات الكاملة، بدءًا من الاستخراج وحتى نشر نظام توصية متكامل. يشمل العمليات التالية: استخراج البيانات، تحويلها، تحميلها إلى قاعدة بيانات، دمجها في مستودع بيانات، وأخيرًا استخدام هذه البيانات لتقديم توصيات مخصصة. العملية بأكملها مؤتمتة وتتضمن نموذج تعلم آلي لتوليد توصيات شخصية، مما يوفر حلاً شاملاً لتحليل بيانات الأفلام وزيادة تفاعل المستخدمين.

تتصل بنية المشروع بمصادر بيانات متعددة بتنسيقات متنوعة (XLSX, JSON, CSV) بقاعدة بيانات، حيث يتم تحويل البيانات وتخزينها. تم تصميم النظام لتغذية محرك التوصيات بالبيانات ومراقبة أداء النموذج باستمرار.

المساهمات الرئيسية:

بناء واجهة برمجة تطبيقات (API) لربط التوصيات في النظام بقاعدة البيانات، مما يتيح تحديثات البيانات وتفاعلات المستخدمين بسلاسة.

تصميم وتطوير مخطط مستودع البيانات لتخزين ومعالجة بيانات الأفلام، التقييمات، والمستخدمين.

التقنيات المستخدمة: Python, SQLAlchemy, FastAPI, MLflow, SQL Server, Bash.