تنظيف وتجهيز البيانات باستخدام بايثون (Data Cleaning and Preprocessing Using Python)

مشروع عملي لتنظيف وتجهيز مجموعة بيانات باستخدام Python، بهدف معالجة المشكلات الموجودة في البيانات وتحويلها إلى بيانات منظمة وجاهزة للتحليل أو الاستخدام في نماذج تعلم الآلة.

تم استخدام Pandas وNumPy لفحص البيانات ومعالجة القيم المفقودة والتكرارات، وتنظيف البيانات النصية وتصحيح أنواع البيانات، بالإضافة إلى التعامل مع البيانات غير المتسقة وتجهيز الأعمدة بالشكل المناسب.

يشمل العمل:

- فحص وفهم البيانات قبل المعالجة.

- اكتشاف ومعالجة القيم المفقودة.

- اكتشاف وحذف البيانات المكررة.

- تصحيح أنواع البيانات.

- تنظيف وتوحيد البيانات النصية.

- التعامل مع القيم غير المناسبة والمشكلات الموجودة في البيانات.

- تجهيز البيانات للاستخدام في التحليل أو Machine Learning.