معالجة البيانات بـ Python: سأستخدم مكتبات Pandas و NumPy لتنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والمكررة بدقة برمجية عالية، مما يضمن صحة النتائج قبل التحليل.
التحليل الإحصائي: إجراء تحليل استكشافي عميق للبيانات لاكتشاف الأنماط والارتباطات الخفية التي قد لا تظهر بالطرق التقليدية.
بناء لوحات التحكم (Power BI Dashboards): تصميم واجهة تفاعلية بأسلوب عصري (مثل النموذج المرفق في أعمالي) لعرض مؤشرات الأداء (KPIs) بشكل ديناميكي.
الربط الذكي: إمكانية دمج سكربتات Python داخل Power BI للحصول على تحليلات متقدمة ورسوم بيانية مخصصة تتجاوز الإمكانيات القياسية.
المخرجات: تسليم ملف الـ PBIX الأصلي، بالإضافة إلى كود التنظيف (Google Colab) إذا رغبت، وتقرير نهائي بصيغة PDF.