End-to-End Data Pipeline using Python

تم بناء Data Pipeline بسيطة باستخدام Python لتمثيل دورة حياة البيانات (Data Lifecycle).

بدأت العملية بإنشاء Dataset خام (Raw Data) يحتوي على بيانات غير نظيفة، ثم تم تنفيذ خطوات معالجة البيانات (Data Cleaning) باستخدام Pandas، بما في ذلك معالجة القيم المفقودة وإزالة التكرار.

بعد ذلك تم تحويل البيانات (Data Transformation) من خلال عمليات تجميع (Aggregation) لاستخراج إجمالي المبيعات حسب المدينة وتحليل أفضل العملاء.

أخيرًا تم استخراج Insights توضح الأداء العام للبيانات بشكل منظم وقابل للتحليل.