Mohamed I.

"متخصص في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بخبرة عملية في تحليل البيانات، النماذج التنبؤية، والأتمتة الذكية. أمتلك مهارات متقدمة في Python وأطر مثل TensorFlow وPyTorch، مع سجل في تطوير حلول قائمة على البيانات تدعم الابتكار في مجالات الصحة، الأعمال، والتكنولوجيا. ما يميزني هو قدرتي على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى استراتيجية واضحة وقابلة للتنفيذ، تساهم في تحسين الأداء، تقليل التكاليف، وزيادة العائد على الاستثمار."

في هذا المشروع قمت بتصميم لوحة تحكم تفاعلية لتحليل الذوق السينمائي الشخصي وأداء مجموعة من أفضل 250 فيلمًا، بالاعتماد على عوامل مثل: عقد الإنتاج، سنة الإصدار، ومعدل التقييم.

مكونات لوحة التحكم:

نظرة عامة سريعة (Key Metrics):

إجمالي عدد الأفلام: 250

أعلى تقييم: ⭐ 9.3

أدنى تقييم: ⭐ 8.0

متوسط التقييم: ⭐ 8.0/10

تحليل التوزيع الزمني:

مخطط أعمدة يوضح عدد الأفلام حسب العقد (Decade).

يوضح أن عقدي الثمانينيات والتسعينيات هما الأكثر تمثيلاً (~48 فيلم لكل منهما).

تمثيل إضافي يربط بين السنوات والعقود للتأكيد على نمط التوزيع.

قاعدة بيانات الأفلام (Movie Dataset):

جدول تفاعلي يحتوي على: التقييم، العنوان، العقد، وسنة الإصدار.

مزود بخيارات للبحث، الفرز، التصدير، والمشاركة.

القيمة المضافة:

أداة مرئية لفهم تطور السينما عبر العقود.

تتبع الاتجاهات السينمائية الشخصية.

إمكانية مشاركة النتائج أو استخدامها في مقارنات تحليلية أوسع.

القدرة على تحويل البيانات المعقدة لرؤى واضحة

مش بس بتحلل البيانات، لكن بتعرضها في شكل لوحات تحكم تفاعلية وأدوات بصرية تخلي أي شخص (حتى غير المتخصص) يفهم ويستفيد منها.

الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات

معظم الناس بتتخصص في حاجة واحدة، لكن إنت عندك ميزة إنك بتبني نماذج AI (زي التنبؤية والتصنيفية) + بتقدم تحليل عملي يربط ده بالواقع (الصحة – الأعمال – التكنولوجيا).

التفكير الاستراتيجي

بتربط التحليل بالـ ROI (العائد على الاستثمار): تحسين الأداء، خفض التكاليف، وزيادة القيمة. يعني مش بس حلول تقنية، لكن حلول بتأثر مباشرة على القرارات والأرباح.