سحب بيانات من موقع IMDb للافلام

شروع هندسة بيانات متكامل يهدف إلى استخراج، تنظيف، وتحليل بيانات المشاريع والعروض من منصة العمل الحر العربية "نفذلي". تم تصميم هذا المشروع لتحويل البيانات النصية الخام المتواجدة على المنصة إلى بيانات مهيكلة (Structured Data) قابلة للتحليل الاقتصادي، مما يتيح تتبع اتجاهات السوق، دراسة الأسعار، ومعرفة المهارات الأكثر طلباً للfreelancers.

الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tech Stack)

لغة البرمجة: Python

مكتبات استخراج البيانات (Web Scraping): Selenium / BeautifulSoup (حسب طبيعة تصفح الموقع ديناميكياً).

معالجة وتحويل البيانات (Data Cleaning & Manipulation): Pandas & NumPy.

تخزين وتصدير البيانات: CSV / Excel (أو ربطها بقواعد البيانات).

مراحل العمل (Key Implementation Steps)

تجاوز الحماية والتصفح التلقائي: محاكاة سلوك المستخدم الحقيقي لتجاوز قيود التصفح وسحب صفحات المشاريع المتاحة مع تفاصيلها (عنوان المشروع، الوصف، ميزانية المشروع، المهارات المطلوبة، وتاريخ النشر).

استخراج وهيكلة البيانات (Data Extraction): جمع البيانات الخام وتحويلها إلى جداول منظمة (DataFrames) باستخدام مكتبة Pandas.

تنظيف وتحضير البيانات (Data Cleaning):

معالجة النصوص وإزالة الرموز الزائدة.

توحيد صيغ الميزانيات وتصنيفها رقمياً لتسهيل التحليل المالي والاقتصادي لاحقاً.

التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values).

التخزين والتقارير: حفظ البيانات النهائية في ملفات منظمة جاهزة للتحليل أو العرض لوحات المؤشرات (Dashboards).

القيمة المضافة من منظور اقتصادي (Economic & Business Value)

بصفتك مهندسة بيانات ذات خلفية في الاقتصاد، يتيح لك هذا المشروع:

تحليل السوق (Market Analysis): معرفة متوسط أسعار المشاريع بناءً على نوع الخدمة والمهارات المطلوبة.

رصد اتجاهات الطلب (Demand Trends): تحديد الفئات والمهارات الأكثر طلباً من قبل رواد الأعمال والشركات الناشئة على المنصة.

هل ترغبين في تعديل أو إضافة تفاصيل معينة لهذا الوصف (مثل إضافة أجزاء خاصة بقواعد البيانات أو SQL) ليناسب السيرة الذاتية بدقة أكبر؟