Heba E.
نبذة
مرحباً بكم،
أنا متخصصة في علوم الحوسبة وتحليل البيانات، ولدي خبرة أكاديمية وعملية في تحويل البيانات إلى أدوات عملية وتقارير واضحة تساعد على اتخاذ القرارات.
إذا كنتم بحاجة إلى بناء قاعدة بيانات، أو معالجة وتجهيز البيانات باستخدام Python أو Power Query، فأنا جاهزة لذلك.
وإذا رغبتم في عرض بياناتكم بشكل تفاعلي عبر لوحات معلومات (Dashboards)، أو كنتم بحاجة إلى نماذج تنبؤية باستخدام التعلم الآلي (Machine Learning)، فهذا من مجالات عملي المتخصصة.
كما يمكنني إجراء التحليل الإحصائي باستخدام Python أو SPSS، وتقديم النتائج في تقارير PDF منظمة، أو عروض تقديمية احترافية وتسويقية باستخدام PowerPoint أو Canva.
باختصار، إذا كانت لديكم بيانات وترغبون في تحويلها إلى قصة مفهومة ونتائج عملية، فسأساعدكم في جميع المراحل بدءاً من تجهيز البيانات وحتى عرض النتائج بصورة احترافية وفعّالة.
أحرص دائماً على أن يكون العمل متقناً ويُسلَّم في الموعد المحدد.
وبالإضافة إلى ذلك، هناك هدية مجانية: ربع ساعة استشارة قبل البدء، لتوضيح احتياجاتكم بدقة وتحديد أفضل طريقة للعمل معاً.
الخبرات
الخبرة المهنية
مهندس بيانات – مبادرة رواد مصر الرقمية (DEPI) | ديسمبر 2025 – حالياً
تصميم وإدارة خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines) لدعم تدفقات العمل الخاصة بالتحليلات والتعلم الآلي.
العمل مع مجموعات البيانات المهيكلة باستخدام لغات Python وSQL لاتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
عالم بيانات (استشاري) – مشاريع مستقلة | أكتوبر 2007 – حالياً
تطوير نماذج إحصائية ونماذج تعلم آلي لتحليل البيانات الاقتصادية والمالية.
تطبيق تنقيب البيانات (Data Mining)، والنمذجة التنبؤية، وتقنيات تقليل الأبعاد على مجموعات بيانات واقعية.
المهارات التقنية
البرمجة والبيانات: Python, R, SQL
الأدوات الإحصائية والتحليلية: SPSS, EViews, NetLogo
علوم البيانات والنمذجة: التعلم الآلي، تنقيب البيانات، تحليل المكونات الرئيسية (PCA)، الانحدار، النمذجة.
مهارات أخرى: مجموعة Microsoft Office، تصميم المواقع.
التعليم
التعليم
دكتوراه في تطبيقات الحاسب في العلوم الاجتماعية 2016
التقدير: ممتاز
ماجستير في الإحصاء 2007
التقدير: ممتاز
بكالوريوس في الإحصاء وحوسبة العلوم الاجتماعية2001
التقدير: جيد جداً مع مرتبة الشرف
المشاريع والمنشورات العلمية
تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالبورصة المصرية (2025): تقييم مجموعة من أساليب التعلم الآلي المتقدمة لالتقاط ديناميكيات السوق المالية.
الشبكات العصبية المتكررة مع ذاكرة المدى القصير المطول (LSTM) للتنبؤ بمؤشر سوق المال (2024): تطوير نماذج تعلم عميق ومقارنتها بنماذج ARIMA للتنبؤ بمؤشر EGX30.
أثر كوفيد-19 على البورصة المصرية باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (2021): تقييم تأثير الجائحة وتحديد محركات التقلب في السوق.
تحليل المكونات الرئيسية للنمو الاقتصادي المصري تحت رؤية الحكومة 2030 (2021): تحديد العوامل الرئيسية التي تشكل النمو الاقتصادي المصري وتقديم رؤى لصناع القرار.
انحدار المكونات الرئيسية للتنبؤ بالبورصة المصرية (2021): تطبيق انحدار المكونات الرئيسية للتنبؤ باتجاهات سوق الأوراق المالية المصري وتعزيز استراتيجيات الاستثمار.