شركه MK خبره ٣ سنوات في مجال التصاميم يوجد اكتر من ٢٠ عامل يعمل بها من اجل التصميمات

شركه MK تقدر تساعدك في اي شئ له علاقه بالتصميم

Company M.

مساعد افتراضي

شركه  MK لتصميم الشعارات و الدعوات و الاغلفه و السيره الذاتيه و كل شئ له علاق بالتصاميم

تصميم لوجو

قمت بتطوير شات بوت ذكي يحاكي أسلوب التواصل وشخصية سائق الفورمولا 1 كارلوس ساينز، وذلك باستخدام تقنيات متقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

يهدف المشروع إلى إنشاء نظام محادثة قادر على التفاعل بشكل طبيعي وسلس مع المستخدم، مع الحفاظ على أسلوب وشخصية السائق الحقيقي.

أبرز المميزات:

قمت بعمل Fine-tuning لنموذج BERT لفهم المعنى العميق للجمل وسياق الحوار.

استخدمت بنية Seq2Seq لتوليد ردود منطقية ومترابطة مع سياق المحادثة.

اعتمدت على RNNs لضبط نغمة الردود بما يتناسب مع شخصية كارلوس ساينز وطريقة تعبيره.

أضفت نظام تجزئة مخصص (Custom Tokenization) مع تصحيح تلقائي للأخطاء الإملائية لتحسين دقة الردود وطبيعية اللغة.

شات بوت يحاكي شخصية سائق الفورمولا 1 كارلوس ساينز

Ayman I.

عالم بيانات

قمت بتطوير نظام ذكاء اصطناعي متكامل لتشخيص حالات الرجفان الأذيني (Atrial Fibrillation - AF) من خلال إشارات ECG الملتقطة بواسطة جهاز قابل للارتداء (Wearable Device).

النظام يعتمد على خوارزميات التعلم العميق لتصنيف المرضى بدقة عالية جدًا بلغت 98.6%.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python وTensorFlow، مع معالجة الإشارة في مرحلة ما قبل التدريب (Preprocessing) لاستخراج الخصائص المهمة من إشارات ECG.

بعد تدريب النموذج، قمت بعمل Deployment له على العتاد الحقيقي (Hardware) بحيث يتم تحليل الإشارة مباشرة من الجهاز وإظهار النتيجة في الوقت الفعلي.

نظام ذكي لتصنيف اضطراب الرجفان الأذيني (AF) باستخدام إشارات ECG من جهاز قابل للارتداء

قمت بالتعاون مع شركة MSA، بطرح معرض للمعدات المستخدمة من قبل رجال اطفاء الحريق لمصانع البتروكيماويات.

معرض معدات رجال اطفاء الحريق لمصانع البتروكيماويات

Hisham A.

مدير تطوير الأعمال

كمهندس مبيعات، قمت بمسح السوق للإطلاع على الفرص العائمة فيه، وقمت بعرض اسعار لعقد صيانة انظمة اطفاء الحريق لمدار 3 سنوات متتالية، وتم توقيع العقد وكسبه مع الزبون.

عقد صيانة أنظمة إطفاء الحريق لمصنع بتروكيماويات

I turn your data into a visual report you can use in presentations or decisions.
I create a visual report that shows patterns, trends and comparisons.
I use Matplotlib and Seaborn.
I include simple insights and short explanations.
You get the notebook, the images and a PDF version.
This works well for presentations, assignments and internal planning.

Visual Data Report- PowerBI

Marwan G.

ترجمة اللغة الانجليزية مقال ونصوص

ترجمة من الانجليزية للعربية

حنين أ.

مترجم أدبي

نزله شادى سمالوط غرب

مؤمن فرج سعد ل.

محرر فيديو

انا طالب ثانوي و بعرف في الترجمه و الحسابات و الكتابه

طالب ثانوي

Yousef K.

كاتب تقني

كان مطلوب لوجو مميز وشبه مختلف شويه ويكون بيبرز التخصص اكثر والي هو ( البيتزا الساخنه الحاره ) - spicy
🌶️ ودي كانت النتيجه بناءً علي طلب العميل

Logo Brand Coca

AMR E.

أخصائي تسويق رقمي

قمت بتصميم مجموعة بوستات عقارية احترافية مخصّصة للتسويق لشقق الإيجار والبيع، مع التركيز على إبراز فخامة الوحدات العقارية وتوضيح المعلومات بشكل واضح وجذاب.
اعتمدت في التصميم على ألوان مناسبة لهوية العميل، مع تنسيق العناصر لتكون مناسبة للنشر على فيسبوك وإنستغرام بجودة عالية.

تفاصيل ما تم تنفيذه:

تصميم بوستات عقارية متنوعة (For Rent – For Sale).

استخدام صور الوحدة الحقيقية ومعالجتها لزيادة جاذبيتها.

كتابة محتوى مختصر وواضح داخل التصميم لجذب العميل بسرعة.

توحيد الهوية البصرية عبر جميع المنشورات.

تجهيز الملفات بجودة مناسبة للسوشيال ميديا.

هدف التصميم:

تحقيق ظهور احترافي للعلامة التجارية وزيادة معدل التفاعل والطلبات على الوحدات المعروضة.

تصميم بوستات للسوشيال ميديا عقارية احترافية لشركة تأجير وبيع الشقق

Mohamed A.

مصمم جرافيك

اشتغلت على Data Cleaning Project باستخدام Python وPandas،

وكان الهدف تجهيز الـ dataset للتحليل بشكل دقيق ومنظم.

الخطوات اللي اشتغلت عليها كانت:

• Checking for missing values and replacing nulls where needed

• Converting data types —

- BirthDate from object → datetime

- AnnualIncome from object → float

• Merging related columns to simplify the dataset

• Checking for duplicates to ensure data consistency

• Cleaning categorical columns like MaritalStatus, Occupation, and EducationLevel by removing extra spaces

الـ final result كانت clean & consistent dataset جاهزة لأي data analysis or modeling step بعد كده

تنظيف وتحضير بيانات باستخدام Python (Pandas)

Salma E.

محلل بيانات

تم تنفيذ مشروع تنظيف وتحليل بيانات المبيعات باستخدام Excel وPower Query لتجهيز البيانات ودعم عملية التحليل.

شملت مراحل العمل ما يلي:

• تنظيف ومعالجة البيانات لضمان دقتها واكتمالها

• تحليل المبيعات حسب الماركات المختلفة ومقارنة أدائها

• دراسة بيانات العملاء والفروع المرتبطة بالمبيعات

• تصميم لوحات تحكم ورسوم بيانية (Dashboards & Charts) في Excel لعرض النتائج بشكل احترافي وواضح

النتيجة كانت مجموعة تقارير ولوحات تحليلية تساعد على فهم الأداء العام وتحديد فرص التحسين.

Phone Search Analysis

القراءة ليست جرد هواية، بل هي وسيلة أساسية لتوسيع المعرفة وتنمية القدرات. من خلال المواظبة على القراءة يوميًا، يستطيع الإنسان أن يطور لغته، يوسع مداركه، ويصبح أكثر وعيًا بما يدور حوله.

أهمية القراءة في تطوير الذات والمهارات الشخصية

Mahmoud H.

كاتب محتوى

نفذت مشروع تنظيف وتحليل بيانات المبيعات باستخدام Excel وPower Query بهدف تجهيز البيانات للتحليل واستخراج رؤى دقيقة.

تضمّن العمل:

• تنظيف ومعالجة البيانات لضمان دقتها واكتمالها

• تحليل بيانات المبيعات، العملاء، أنواع القهوة، والفروع

• إنشاء Dashboards وCharts تفاعلية لعرض النتائج بشكل احترافي وواضح

النتيجة كانت تقارير ولوحات تحكم منظمة تساعد على فهم الأداء العام واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

Coffee Sales Analysis

كتابة بوست تسويقي وعمل تصميم مناسب له يشمل أحجام  السندوتشات  المتاحة مع صورة لسندوتش بطريقة أحترافية.

أعلان مطعم شاورما

الشعار: يتكون من حرف Q كبير باللون الأرجواني الزاهي، يحيط به هلال فضي/معدني لامع يرمز للحركة أو المدار (كرمز للكم أو الاكتشاف).
​النص: يظهر اسم الشركة أسفل الشعار بخطين: QUANTUM باللون الفضي/المعدني وQUEST باللون الأرجواني الأصغر.
​الخلفية: الجزء الأيمن من الصورة يظهر واجهة زجاجية شفافة تطل على مكتب داخلي أنيق به كرسي ومكتب، مما يعزز الإحساس بالبيئة المهنية والحديثة.
​السمة العامة: التصميم يعكس الاحترافية، التكنولوجيا المتقدمة، والرؤية المستقبلية.

أناقة التكنولوجيا: تقديم هوية Quantum Quest

Tarek A.

هوية بصرية لشركة Zenith Danamics

الصورة المصغرة من اهم العوامل لنجاح اي فيديو يوتيوب

صورة مصغرة يوتيوب بأعلى جودة

عبدالرحمن ا.

تصميم لوحة معلومات تفاعلية (Dashboard) توضح أداء مبيعات البيتزا باستخدام مؤشرات رئيسية (KPIs) مثل:

إجمالي الإيرادات (Total Revenue)

إجمالي الطلبات (Total Orders)

إجمالي عدد البيتزا المباعة (Total Pizza Sold)

متوسط قيمة الطلب (Average Order Value)

متوسط عدد البيتزا لكل طلب (Average Pizzas per Order)

تحليل الاتجاهات الزمنية (Trends Analysis):

تحليل الطلبات اليومية لتحديد الأيام الأعلى طلبًا (الجمعة والسبت).

تحليل الطلبات حسب الساعات لتحديد فترات الذروة (من 12 ظهرًا إلى 1 مساءً، ومن 5 إلى 8 مساءً).

تحليل الأداء حسب الفئات والأحجام (Category & Size Analysis):

تحديد أن فئة Classic تحقق أعلى مبيعات وإجمالي طلبات.

توضيح أن البيتزا الكبيرة (Large) تساهم بأكبر نسبة من المبيعات.

استخدام الرسوم البيانية الدائرية والعمودية لعرض نسب المبيعات حسب الفئة والحجم بطريقة بصرية سهلة الفهم.

تحليل المنتجات الأفضل والأسوأ مبيعًا:

عرض أفضل 5 أنواع بيتزا مبيعًا مثل Pepperoni Pizza وBarbecue Chicken Pizza.

عرض أسوأ 5 أنواع من حيث المبيعات مثل The Brie Carre Pizza وThe Spinach Supreme Pizza.

تحليل الأداء الشهري باستخدام شريط زمني (Time Filter) لتصفية البيانات حسب الأشهر (مثال: مايو 2015).

تقديم رؤى قابلة للتنفيذ (Actionable Insights):

أيام الذروة هي نهاية الأسبوع.

فترات الطلب الأعلى في منتصف اليوم والمساء.

التركيز على تطوير وتسويق الفئات والأحجام الأكثر ربحية.

استخدام تنسيق احترافي للألوان والخطوط لعرض المعلومات بشكل جذاب وواضح بصريًا.

pizza sales

Ahmed M.

جراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) باستخدام Pandas وMatplotlib وSeaborn لاكتشاف القيم المفقودة والعلاقات المهمة.

معالجة القيم المفقودة بتقدير عمر الركاب حسب الدرجة (Pclass)، وتعويض الأجرة (Fare) بالوسيط، وحذف عمود (Cabin) بسبب كثرة القيم الناقصة.

ترميز المتغيرات الفئوية مثل (الجنس والميناء) باستخدام One-Hot Encoding، وتطبيق RobustScaler لتوحيد القيم.

بناء وتدريب نموذج انحدار لوجستي (Logistic Regression) حقق دقة ~81%، مع دقة نوعية (Precision) 83% و استدعاء (Recall) 66%.

تقييم أداء النموذج باستخدام مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix) وتقرير التصنيف (Classification Report).

تطبيق التنبؤات على مجموعة الاختبار بعد تنفيذ نفس خطوات المعالجة المسبقة.

التنبؤ ببقاء ركاب التيتانيك

جمع صور المستخدمين باستخدام مكتبة OpenCV مع مصنّف Haar-Cascade.

إنشاء قاعدة بيانات تتضمن صور المستخدمين الملتقطة بالإضافة إلى المعرف وكلمة المرور لضمان الأمان.

تدريب النموذج باستخدام خوارزمية LBPH (Local Binary Pattern Histogram) التي تتميز بقدرتها على مقاومة اختلافات الإضاءة للتعرف على الوجوه بدقة.

تطوير واجهة رسومية بسيطة باستخدام Tkinter لسهولة التفاعل مع المستخدم ونشر النموذج بنجاح.

النظام قادر على تسجيل الحضور لكل من المستخدم الفردي أو المتعدد وحفظ البيانات آليًا داخل قاعدة البيانات.

https://github.com/Ahmed-Moftah0/Attendance-System