* ملف بيانات واحد بصيغة CSV أو Excel.
* تنظيف وتجهيز البيانات ومعالجة القيم المفقودة.
* تحليل استكشافي أساسي للبيانات (EDA).
* بناء **نموذج Machine Learning واحد** مناسب للمشكلة.
* تدريب وتقييم النموذج باستخدام المقاييس المناسبة.
* 3 رسومات توضيحية للبيانات أو نتائج النموذج.
* تسليم الكود كاملًا ومنظمًا بصيغة Jupyter Notebook.
* تقرير مختصر يوضح خطوات العمل والنتائج النهائية.
**ملاحظة:** المشاريع التي تتطلب بيانات أكبر، أكثر من نموذج، Deep Learning، واجهة تفاعلية، أو معالجة متقدمة للبيانات يمكن إضافتها ضمن الخدمات الإضافية أو الباقات الأعلى.