خبرة ميدانية،
وهندسة بيانات،
ودراسة
الذكاء الاصطناعي.

• أقود الفريق في معالجة بيانات تقييم المكامن ومواءمتها مع متطلبات التسليم الرقمي.
• أشارك في استخراج البيانات ومعالجتها والتحقق من صحتها وجودتها.
• أنسّق مع الفرق لمطابقة الأعماق ومراجعة التصحيحات المرتبطة بظروف القياس، والتأكد من استيفاء متطلبات التسليم.
• أساهم في تطوير مهارات الفريق وتدريب الزملاء الجدد على متطلبات العمل.

جهّزت بيانات التأمين واستكشفتها، وطوّرت الخصائص المستخدمة في التصنيف. ثم قارنت بين نموذجي Logistic Regression وRandom Forest لتصنيف حالات الاحتيال.

استخدمت Cross-validation ومقاييس Precision وRecall وF1 لمقارنة أداء النموذجين، مع مراعاة أثر أخطاء التصنيف وتكلفتها. نفّذت المشروع باستخدام Python وpandas وscikit-learn.

University of Leeds · مشروع دراسي · 2026

عالجت بيانات تصنيفات الجامعات، بما يشمل القيم المفقودة، واستخدمت الرسوم البيانية لمقارنة النتائج ودراسة الاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات.

فسّرت النتائج في حدود البيانات المتاحة، ووضّحت ما يمكن استنتاجه منها. استخدمت Python وpandas وMatplotlib وSeaborn في التحليل وعرض البيانات.