Data Preprocessing

مشروع تجهيز ومعالجة البيانات (Data Preprocessing)

يهدف هذا المشروع إلى تنظيف وتجهيز البيانات الخام وتحويلها إلى بيانات منظمة وجاهزة للتحليل وبناء نماذج تعلم الآلة.

شمل المشروع عدة مراحل، منها:

- استكشاف البيانات وفهم خصائصها باستخدام Python وPandas.

- التعامل مع القيم المفقودة والبيانات المكررة.

- اكتشاف القيم الشاذة (Outliers) ومعالجتها.

- تعديل أنواع البيانات عند الحاجة.

- تحويل البيانات الفئوية إلى بيانات رقمية باستخدام Encoding.

- تطبيق تقنيات Feature Scaling المناسبة على البيانات الرقمية.

- تحليل توزيع البيانات والعلاقات بين المتغيرات.

- تجهيز مجموعة بيانات نهائية مناسبة لاستخدامها في نماذج Machine Learning.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

- Python

- Pandas

- NumPy

- Matplotlib

- Seaborn

- Scikit-learn