تفاصيل التنفيذ · تعلّم آلي · دعم بحث أكاديمي
Financial Aid Prediction & Analytics
مساهمات برمجية وتحليلية في رسالة دراسات عليا عن المساعدات المالية أعدّها طالب آخر. شمل عملي تنظيف البيانات التشغيلية والتحقق من المدخلات وتطوير مسارات نمذجة الأهلية ونسبة المنحة، واستكشاف كيفية استخدام المخرجات لدعم القرارات البشرية.
- Python
- pandas
- scikit-learn
- Jupyter
التحضير
تحليل البيانات والتحقق من جودتها
التوقّع
تقدير الأهلية ونسبة المنحة
المراجعة
العتبات وعدم اليقين وسلوك النموذج
بنيت مسارات معالجة البيانات والنمذجة لدعم رسالة دراسات عليا لطالب آخر.
المستودع العام أرشيف لدفاتر التحليل بعد إزالة المواد الخاصة. لا يتضمن السجلات السرية أو النماذج المدرّبة أو النتائج المولّدة، كما تمنع وحدات مصدرية مفقودة إعادة تشغيله بالكامل من الأرشيف وحده.
تحضير البيانات للتحليل والنمذجة
يحلّل مسار التنظيف ملفات البيانات التشغيلية ويسجّل مؤشرات الجودة ويفصل الحقول الخام والمستنتجة وحقول التدقيق عن مدخلات النماذج. يوضح ذلك مشكلات البيانات ويساعد على منع تسرّب نتائج المنح ومعلومات ما بعد القرار إلى المدخلات التنبؤية.
معمارية معالجة البياناتمهمّتان للتوقّع مع تضمين المراجعة
تعالج دفاتر منفصلة تصنيف الأهلية وتقدير نسبة المنحة. يقارن مسار الأهلية النماذج ويفحص المعايرة والعتبات ويستكشف نطاقات المراجعة للحالات غير المؤكدة. ويوثّق الأرشيف أيضاً تحليل الأخطاء وفحوصات المجموعات الفرعية وتفسير سلوك النموذج.
مسار نمذجة الأهليةتقدير نسبة المنحة
يوثّق دفتر النسبة مسار الانحدار مع تشخيص التوقّعات وتحليلات دعم القرار. وهو يكمّل سؤال الأهلية بدراسة مستوى المساعدة الممنوحة. يتيح الأرشيف العام مراجعة المنهج، ولا يتيح التحقق المستقل من نتائج نماذج غير منشورة.
مسار نمذجة نسبة المنحة