تحليل بيانات الطلاب باستخدام Python

تم تنفيذ هذا المشروع باستخدام Python لتحليل بيانات الطلاب والتنبؤ بالأداء الأكاديمي بناءً على عوامل متعددة مثل مستوى تعليم الأهل.

? **المحتوى التقني للمشروع:**

1️⃣ **التحليل الإحصائي والتصورات البيانية:**

• رسم Pie Chart لتوزيع الطلاب حسب مستوى تعليم الأهل (some high school, bachelor's degree, master's degree, some college, associate's degree)

• رسم Box Plot لمقارنة درجات الرياضيات حسب مستوى تعليم الأهل (father's degree, some college, master's degree, graduate's degree, high school)

2️⃣ **بناء نموذج تنبؤي:**

• استخدام نموذج الانحدار اللوجستي (Logistic Regression) من مكتبة scikit-learn

• تدريب النموذج على جزء من البيانات واختباره على جزء آخر

• تحقيق دقة نموذج تصل إلى 88.5%

? **النتائج المستخلصة:**

- مستوى تعليم الأهل له علاقة واضحة بأداء الطالب في الرياضيات

- يمكن التنبؤ بالأداء الأكاديمي بدقة عالية باستخدام العوامل الديموغرافية والتعليمية

? **الأدوات المستخدمة:**

Python (pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, sklearn.linear_model)

? **الفائدة من هذا العمل:**

يساعد هذا التحليل المدارس والجامعات على فهم العوامل المؤثرة في أداء الطلاب، ووضع برامج دعم مخصصة للفئات التي تحتاج إلى تحسين.