Employee Salary Prediction

نوع العمل:

تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning Regression Model) متكامل لتحليل بيانات الموظفين واكتشاف الأنماط الوظيفية، بهدف التنبؤ الدقيق بالرواتب بناءً على مجموعة من المتغيرات والعوامل المؤثرة.

ميزات العمل:

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): دراسة وتحليل العلاقات بين الراتب الأساسي والمتغيرات المستقلة مثل (سنوات الخبرة، المسمى الوظيفي، مستوى التعليم، والقسم).

معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات بكفاءة، التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، وتحويل البيانات الفئوية (Categorical Data) إلى تنسيقات رقمية مناسبة للتدريب.

النمذجة التنبؤية (Predictive Modeling): بناء وتدريب خوارزميات الانحدار (Regression) لاحتساب وتوقع الرواتب بدقة عالية.

تقييم الأداء (Model Evaluation): اختبار النموذج وتقييم كفاءته باستخدام المقاييس الإحصائية المعتمدة (مثل R-squared و RMSE) لضمان موثوقية التنبؤات.

طريقة التنفيذ:

تم تنفيذ المشروع عبر دورة حياة علوم البيانات كاملة؛ بدءاً من استيراد وتحميل مجموعة البيانات (Dataset) واستخدام مكتبات (Pandas) و (NumPy) للمعالجة والتحليل. تلا ذلك تصور البيانات مرئياً لفهم التوزيعات. بعد ذلك، تم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار (Train/Test Split)، وتطبيق خوارزميات التعلم الآلي (مثل Linear Regression أو خوارزميات أخرى مناسبة) لتدريب النموذج. وأخيراً، تم تحسين المعلمات (Hyperparameters) للوصول إلى أدق نتيجة ممكنة في التنبؤ بالرواتب.