Hossam M.

أنا مهندس ميكاترونكس من جامعة المنصورة معدلي 3.85 من 4 ، متخصص في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي. لدي خبرة عملية في e& Egypt حيث تعاملت مع مجموعات بيانات ضخمة، استخدمت SQL لجلب وتنقية البيانات، ثم اعتمدت على Python (مثل Pandas وNumPy وMatplotlib وPlotly) لإجراء التحليل واستكشاف الأنماط. بعدها استعملت نماذج تعلم الآلة لاختيار أفضل مدل بناءً على سلوك العملاء.

حاليًا، أقود الجزء الفني في تيم Luminous في جامعة المنصورة وفي كورس DEPI ، ولدي مشاريع بارزة مثل:

Expresso Churn Prediction System: نموذج تنبؤ بانسحاب العملاء لشركة اتصالات أفريقية، حقق دقة AUC بنسبة 91.59% باستخدام تقنيات مثل XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest, Logistic Regression ، القطع، وعرض النتائج في واجهة تفاعلية عبر Streamlit.

CrashXpert: مشروع كشف الحوادث باستخدام إنترنت الأشياء (IoT) الذي حصل على المركز الأول في مسابقة IEEE Mansoura Victories III.

كما عملت على مشاريع تحليلية فعّالة تشمل:

تنبؤ أسعار العقارات: بنموذج XGBoost حقق دقة R² بنسبة 96%، مع عرض مرئي شامل.

تقسيم عملاء بطاقات الائتمان: باستخدام K-means لتحسين فعالية الحملات التسويقية بنسبة تصل إلى 30%.

تحليل محتوى Netflix: عرضت بيانات تحليلية لخطة إنتاج المحتوى بفعالية.

متاح فيديو شروحات لكل مشروع بعد تنفيذه .

أسعى دائمًا لتقديم حلول تحليلية عملية ودقيقة لإعطاء بياناتك قيمة فعلية وتسهيل اتخاذ قرارات ذكية بناءً عليها.