Predict Podcast Listening Time : Data Analysis

العمل الذي أقدمه يركز على تحليل بيانات مسابقات الذكاء الاصطناعي بطريقة احترافية تساعد على فهم المشكلة بشكل أعمق وبناء أساس قوي لأي نموذج لاحق. أبدأ أولًا بإجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA)، حيث أقوم بفحص توزيع القيم، واكتشاف العلاقات بين المتغيرات، وتحديد الأنماط أو المشاكل المحتملة داخل البيانات. هذه المرحلة تعتبر حجر الأساس لأنها توضح الصورة الكاملة لطبيعة البيانات وتوجه باقي خطوات العمل.

بعد ذلك، أنتقل إلى مرحلة تنظيف البيانات ومعالجتها، والتي تشمل التعامل مع القيم المفقودة، إزالة التكرارات، وتصحيح الأخطاء إن وجدت. كما أقوم بترميز المتغيرات الفئوية وتحويلها إلى شكل مناسب يمكن للنماذج التعامل معه، بالإضافة إلى تحسين جودة البيانات بشكل عام لضمان الحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.

ثم أعمل على تنفيذ بعض تقنيات Feature Engineering بشكل ذكي، بهدف استخراج معلومات إضافية من البيانات الأصلية وتحسين أداء النموذج. هذه الخطوة قد تشمل إنشاء متغيرات جديدة أو تعديل المتغيرات الحالية بطريقة تعزز من قدرة النموذج على التعلم.

في النهاية، أقوم ببناء نموذج مبدئي (Baseline Model) باستخدام أدوات مناسبة مثل Scikit-learn، ليكون نقطة انطلاق يمكن تطويرها لاحقًا. هذا النموذج يعطي تصورًا أوليًا عن أداء الحل ويساعد في تحديد الاتجاهات المستقبلية للتحسين والوصول إلى نتائج أفضل في المسابقة.