Ahmed F.

عالم بيانات متخصص في بناء خطوط إنتاج وتطبيقات التعلم الآلي المتكاملة ( ML Pipelines). أحول البيانات المعقدة إلى نماذج تنبؤية ورؤى استراتيجية عالية الدقة تدعم اتخاذ القرارات وتخلق تأثيراً مباشراً على أهداف الأعمال.

الخبرات والمهارات التقنية

معالجة واستكشاف البيانات (Data Cleaning & EDA): كفاءة عالية في Pandas و NumPy لتجهيز البيانات، مع كتابة استعلامات SQL متقدمة لاستخراج البيانات وتنظيمها.

هندسة الميزات وخطوط العمل (Feature Engineering & Pipelines): احتراف تطبيق Standard Scaling و One-Hot Encoding، مع تصميم Scikit-Learn Pipelines كاملة لضمان استقرار ونشر النماذج.

التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية (Machine Learning): تطوير نماذج التصنيف والانحدار باستخدام Scikit-Learn, XGBoost, و LightGBM، مع إجراء Hyperparameter Tuning وتقييم دقيق عبر مقاييس Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, و Confusion Matrix.

التعلم غير الموجه وتجميع البيانات (Unsupervised Learning): خبرة في اكتشاف الأنماط وخفض الأبعاد وتقسيم البيانات باستخدام PCA, K-Means, و DBSCAN.

التعلم العميق والنشر (Deep Learning & Deployment): تطوير الشبكات العصبية والنماذج التوليدية باستخدام TensorFlow/Keras و PyTorch، مع بناء واجهات تفاعلية للنماذج عبر Streamlit و Gradio.

تصور البيانات واستخراج الرؤى (Data Visualization): إنشاء رسم بياني وتحليلي متقدم باستخدام Matplotlib و Seaborn، مع تحليل Feature Importance لتفسير قرارات النماذج وتحويلها للتنفيذ.