بناء نماذج تعلم آلي (Machine Learning) احترافية وتجهيز البيانات.

تنظيف وتجهيز البيانات (Data Cleaning & Preprocessing): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، استبعاد القيم الشاذة (Outliers)، وترميز البيانات (Encoding).

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): فهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات مع رسوم بيانية توضيحية.

بناء النماذج (Model Building): استخدام خوارزميات (Regression, Classification, Clustering) حسب نوع المشكلة.

ضبط وتحسين النموذج (Fine-tuning): الوصول لأعلى دقة (Accuracy) ممكنة وتجنب الـ Overfitting.