Wind Turbine Temperature Prediction

الهدف هو تحليل بيانات التشغيل الخاصة بتوربينات الرياح وبناء نموذج تعلم آلي قادر على التنبؤ بدرجة حرارة المحمل (Bearing Temperature)، والتي تُعد مؤشرًا مهمًا على أداء وسلامة التوربين.

? مميزات العمل

التعامل مع Dataset حقيقي صناعي (Industrial Data)

إجراء Data Cleaning ومعالجة القيم المفقودة

تنفيذ Exploratory Data Analysis (EDA) لفهم البيانات

استخدام Feature Engineering لتحسين أداء النموذج

تطبيق تقنيات Data Preprocessing مثل:

Encoding

Scaling

بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالقيم

تقييم أداء النموذج باستخدام معايير مناسبة

? طريقة التنفيذ (Workflow)

قراءة البيانات من ملف CSV باستخدام Pandas

استعراض شكل البيانات وأعمدتها