نظام متكامل لبناء مستودع بيانات التجارة الإلكترونية

مشروع هندسي متكامل يهدف إلى محاكاة دورة حياة البيانات في الشركات الكبرى. قمت ببناء مستودع بيانات (Data Warehouse) مركزي يجمع البيانات من مصادر متعددة (مثل ملفات CSV وقواعد بيانات SQL) لتمكين اتخاذ قرارات تحليلية دقيقة.

تصميم خطوط أنابيب البيانات (ETL Pipeline): استخدمت لغة Python لأتمتة عمليات استخراج البيانات (Extract)، وتحويلها (Transform) لتنظيفها من الأخطاء، ثم تحميلها (Load) في المستودع.

بناء مستودع البيانات (Data Warehouse): صممت هيكل قاعدة البيانات باستخدام نماذج متقدمة (مثل Star Schema) لضمان سرعة الاستعلامات التحليلية.

معالجة البيانات الضخمة: ركزت على تحسين الأداء (Performance Tuning) للتعامل مع أحجام بيانات كبيرة بكفاءة عالية، مع تطبيق مفاهيم البرمجة الكائنية (OOP) لجعل الأكواد قابلة لإعادة الاستخدام.

تجهيز البيانات للذكاء الاصطناعي: قمت بهيكلة البيانات بحيث تكون جاهزة لعمليات التعلم الآلي (Machine Learning) والتحليلات المتقدمة