Data Cleaning and preparing for ML project (10000+ Rows)

مشروع معالجة وتجهيز بيانات ضخمة ومعقدة (Big Data Preprocessing). الهدف الأساسي كان تحويل بيانات "خامة" مليئة بالضوضاء وعدم الاتساق إلى قاعدة بيانات نقية ومنظمة، جاهزة تماماً للتدريب الفوري لنموذج تعلم آلة (Machine Learning) لضمان أعلى دقة ممكنة في التوقعات.

2. التحديات والعمليات التي تم تنفيذها (Workflow):

خلال مراحل العمل، قمت بتنفيذ دورة حياة كاملة لتجهيز البيانات (Data Pipeline) شملت:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): فحص عميق لأكثر من 10,000 سطر لتحديد أنواع المتغيرات وفهم التوزيع الإحصائي وحجم المشاكل الموجودة.

معالجة البيانات المفقودة (Handling Missing Data): التعامل الاحترافي مع قيم الـ (NaN/Null) من خلال تقنيات التعويض الذكي (Imputation) بناءً على طبيعة كل عمود، لضمان عدم فقدان معلومات قيمة.

هندسة الميزات وتشفير البيانات (Feature Engineering & Encoding): تحويل كافة البيانات النصية والفئوية (Categorical) إلى قيم رقمية باستخدام (One-Hot & Label Encoding) لتتوافق مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

تطبيع ومعايرة البيانات (Scaling & Normalization): توحيد نطاق القيم الرقمية لضمان عدم انحياز النموذج لمتغير على حساب آخر.

تطهير البيانات (Data Cleaning): إزالة القيم الشاذة (Outliers) والتكرارات وتصحيح التنسيقات الزمنية والجغرافية غير الموحدة.

3. النتائج المحققة (Outcomes):

بيانات جاهزة للإنتاج: تسليم ملف بيانات (CSV/Excel) مهيكل ومنظم بنسبة 100%.

تحسين أداء النموذج: بفضل جودة التنظيف، أصبح من المتوقع أن يحقق نموذج تعلم الآلة دقة (Accuracy) أعلى بنسبة كبيرة وتقليل وقت التدريب.

السرية التامة: تم التعامل مع البيانات الحساسة بأقصى درجات الأمان والخصوصية خلال مراحل العمل.

4. المهارات والأدوات المستخدمة:

اللغات: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

التقنيات: Data Cleaning, Feature Scaling, Outlier Detection, Categorical Encoding.