Student Performance Analysis

اتفضلي نسخة جاهزة للكوبي:

---

مشروع تحليل بيانات أداء الطلاب باستخدام تقنيات استخراج البيانات

قمت بتحليل مجموعة بيانات تضم أكثر من 6,600 طالب باستخدام Python ومكتبات تحليل البيانات المختلفة. شمل المشروع إجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات وتنظيفها ومعالجة القيم المفقودة والقيم الشاذة، واستخراج الرؤى المتعلقة بالعوامل المؤثرة على الأداء الأكاديمي للطلاب.

كما قمت ببناء pipeline متكامل يجمع بين خوارزمية التجميع K-Medoids لتصنيف الطلاب إلى مجموعات، ونظام المنطق الضبابي (Fuzzy Logic) لتقييم مستوى خطر الإرهاق الدراسي، والخوارزمية الجينية (Genetic Algorithm) لاختيار أفضل المتغيرات. كما تم تطبيق تقنية تقليل الأبعاد (PCA) للحفاظ على أكثر من 90% من المعلومات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، K-Medoids Clustering، Fuzzy Logic، Genetic Algorithm، PCA، استخراج البيانات.