Mostafa M.

أنا مصطفى مغازي، طالب هندسة حاسبات ونظم بجامعة حلوان ومختص في الذكاء الاصطناعي وتحليل و استخراج البيانات.

أشارك في مبادرات وبرامج تدريبية متقدمة لاكتساب خبرات عملية في تطوير النماذج الذكية، تحليل البيانات الضخمة، وتحسين الأنظمة باستخدام الذكاء الاصطناعي. شغفي بالتقنيات الحديثة يدفعني لاستكشاف حلول جديدة تعزز من كفاءة الأنظمة واتخاذ القرارات الذكية.

الخبرات الأكاديمية والتدريبية

البرنامج القومي للاتصالات (National Telecommunication Institute - NTI):

حصلت على تدريب عملي مكثف في تقنيات التعلم العميق (Deep Learning)، يشمل تصميم وبناء الشبكات العصبية العميقة (CNN, RNN, LSTM)، وتحسين النماذج باستخدام أحدث تقنيات الضبط والمعالجة المسبقة للبيانات، مع تنفيذ تطبيقات عملية على بيانات واقعية.

مبادرة رواد مصر الرقمية (Digital Egypt Pioneers Initiative - DEPI) التابع لوزارة الاتصالات المصرية:

حصلت على تدريب مكثف في مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، حيث تعلمت كيفية بناء وتحسين نماذج تعلم الآلة، تحليل البيانات الضخمة، وتطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي على مشكلات حقيقية.

برنامج ALX Software Engineering:

اكتسبت خبرة قوية في تطوير البرمجيات وهندسة الأنظمة، مع التركيز على تصميم حلول تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تطوير تطبيقات متكاملة لمعالجة البيانات.

تحليل البيانات والتعلم العميق:

عملت على تحليل مجموعات بيانات ضخمة باستخدام تقنيات متقدمة مثل معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، وتصميم نماذج تعلم عميق لحل مشكلات تصنيفية وتنبؤية.

المشاريع الرئيسية

مشروع التنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي:

تطوير نموذج تعلم عميق يعتمد على الشبكات العصبية المتكررة (LSTMs) لتحليل بيانات الأسواق المالية والتنبؤ بأسعار الأسهم بناءً على الأنماط السابقة.

مشروع كشف الاحتيال في التعاملات المالية:

تطوير خوارزمية تعتمد على التعلم الآلي للكشف عن العمليات المشبوهة في البيانات المالية، مما يساعد البنوك والشركات في تحسين أنظمة الأمان المالي.

مشروع تحسين كفاءة استهلاك الطاقة في المنازل باستخدام الذكاء الاصطناعي:

تصميم نظام ذكي يستخدم بيانات استهلاك الكهرباء لتقديم توصيات تعتمد على التعلم الآلي لتحسين الكفاءة وتقليل الهدر.

مشروع جمع وتحليل بيانات المنتجات باستخدام Web Scraping:

استخدام BeautifulSoup وScrapy لاستخلاص بيانات المنتجات من مواقع التجارة الإلكترونية، وتحليلها لتحديد الاتجاهات السعرية وتقديم توصيات للمستخدمين.

المهارات التقنية

تحليل البيانات وعلوم البيانات:

معالجة البيانات باستخدام Pandas، NumPy

تحليل البيانات الإحصائية باستخدام Matplotlib، Seaborn

التعامل مع البيانات الضخمة باستخدام Spark، Dask

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة:

بناء النماذج باستخدام Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch

تطبيقات التعلم العميق باستخدام CNN، RNN، LSTM

هندسة البيانات والتعامل مع قواعد البيانات:

تصميم قواعد بيانات باستخدام SQL

استخدام ETL Pipelines لتحليل البيانات ونقلها

استخلاص البيانات (Web Scraping):

جمع البيانات من الويب باستخدام BeautifulSoup، Scrapy، Selenium

تحليل وتنظيف البيانات المستخرجة لاستخدامها في المشاريع الذكية

التطوير والبرمجة:

Python، C++، Java لتطوير الحلول الذكية

العمل مع Git Docker لإدارة المشاريع ونشرها