Turning industry authority into daily inbound revenue for B2B founders & companies with my Big 4 Content Matrix™ | #1 LinkedIn Strategist & Trainer by Favikon | Check "Featured" (below)

You can keep doing business traditionally: cold calls & referrals.
But here’s why growing your brand on LinkedIn is more profitable.

When your clients refer people to you, they say:
“We work with [your Name]’s company” and not your company’s name. 

90% of them most probably don’t know your company’s name. Ok and?

Your personal brand is already working for you offline. 

So why not use it to make money online?

In fact, and here’s what you should know: 

/1/ 82% of people trust a company more when its senior executives are active on social media — Entrepreneur

/2/ 67% of people would spend more on companies whose founders’ values align with theirs — Brand Builders Group

/3/ 44% of a company’s market value is directly tied to the CEO’s reputation — Weber Shandwick

In short:

The stronger your reputation, the higher your company’s value.

→ More sales
→ Top job applicants
→ Higher investor confidence
→ Better opportunities for expansion

And it doesn’t stop here. 

Your employees’ brands are additional winning cards you can play to increase your company’s brand reputation and sales numbers.

In fact, according to IBM: 

|| Leads generated via employees’ social media convert 7x more frequently than other leads 

This isn’t the result of “posting for 3 months.”

It’s the product of consistent, strategic, and engineered personal branding.

And here’s where my expertise in branding and lead generation on LinkedIn comes to serve your business goals: 

🟡  The B2B Sales Accelerator™ – A premium ghostwriting offer for founders and CEOs ready to attract inbound leads on LinkedIn and beyond.

🟡 From Employee to Salesforce™ – A training program for corporates ready to turn their teams into brand advocates.

🟡 The Corporate Brand Booster™ – for companies that want a content system to grow their visibility and authority.

🟡 Employer of the Year™ – to help brands attract the right talent through strategic storytelling.

For more details, check my website in the Featured section or DM me the word “BRAND” and let’s talk.

Nadine Klayme

لما توعى على هيك خبرية: انك بالمرتبة ٧ من بين ٢٠٠ صانع محتوى على لينكدإن وبالمرتبة الأولى بلبنان.

شكرا صديقي Mohamad Yousif Ybroudi  على مشاركتي التصنيفات كل مرة.

بالتوفيق الدايم لكل الأصدقاء والزملاء الأحبا
بيلبقلكن النجاح والصدارة💛

Nadine Klayme ✨

Top 1 LinkedIn Ghostwriter & Trainer for CEOs & companies (Favikon) | Your Name = Money. Use your personal brand on LinkedIn to add revenue to your company. | Check my services in Featured

اذا بدك الخوارزميات تقتل منشورك وما يوصل لحدا بتعمل هيدي الحركة

← بتعمل منشن لشخص أو لشركة على الأغلب ما رح يتفاعلوا مع منشورك.

هيدي اشارة واضحة للخوارزميات انه منشورك ما فيه مصداقية ولا صحة بالمعلومات اللي عم بتشاركها فتحجبه عن الجمهور وبتمنعه عن الوصول.

عملت هالاختبار اكتر من مرة على منشوراتي ومنشورات عملائي.

مثلا مبارح، شاركت منشور لعميلتي، عملت فيها منشن لشركة (عم نقدملها تحية) قلت لعله بردوا.

البوست نزل الصبح الساعة 8.

للساعة 2 بعد الضهر كان البوست ما جاب ولا تفاعل وما تخطى 66 impressions.

حذفته، ورجعت نزلته.
حقق 751 Impressions و 14 لايك.
(الحساب جديد كتير على لينكدإن)

اذا بدك تستفيد من تفاعل أكبر على منشوراتك:

أولا، اكتب منشور قيّم فعلا
ثانيا، منشن شخص أو شركة متأكد رح يتفاعلوا معك.

أو ما تخاطر بوصول منشورك!

صديقاتي على لينكدإن: عندي 15،000 متابع. أكيد في منن كتار من جمهوركن المستهدف.

اكتبي تعليق على هالمنشور:

← عرفي في المتابعين عن حالك
← شو بتشتغلي
← مين بتساعدي
← وشو النتيجة يللي بيحصلوا عليها

وانشالله بالتوفيق 💛

الحرب عم تشتد يوم بعد يوم. وبرضه... هيدا أفضل وقت لتقوي علامتك الشخصية.

قدما تطول... الحرب دايما مؤقتة.

ما بيوقف الوقت خلالها ولا بعدها.
الدني بتضل ماشية ومش ناطرتك.

ما توقف تنشر. 
ما تأجل استثمارك.
ما تغيب عن العيون.

غيّر تكتيك، تأقلم مع نمط عمل جديد، العاب بأسعارك.

تماشى مع الوضع. ما تدوب في.

عميلك المثالي رح يضل عنده حاجات وبده خدمتك
فيك تكسبه بالحرب بخطة ذكية أو بعد الحرب بثقة فيك 

بس اذا ختفيت.
أي منافس الك قادر ياخد محلك.

مشان هيك
تأقلم. بس ما تختفي!

لفتني كيف بعض الرجال بشوفوا النجاح على لينكدإن يرجح لكفة المرأة فقط لإنها امرأة

اذا جابت تفاعل على منشور معين
↲ لأنها امرأة

واذا سكّرت صفقة كبيرة مع عميل كبير
↲ لأنها امرأة

يعني شكلها وجمالها بيلعبوا الدور الأبرز لصاحلها ومش لأن هي عرفت تشتغل صح!

هودي تعليقين وصلوني من متابعين على منشورين مختلفين:

الأول عن التفاعل اللي حصلت عليه على منشور راس السنة.

التاني عن الصفقات الكبيرة اللي حصلت عليها من خلال لينكدإن.

حق كل شخص يستغرب من نجاح غير أشخاص اذا مش صاير معه نفس الشي.

بس الغريب هوي المعتقد الخاطئ اللي عندن ياه انه بعالم البزنس والسوشل ميديا الجمهور والشركات هني biased لصالح المرأة

… لو شو ما عملت.

شو رأيكن انتو؟

بمناسبة اليوم العالمي للمرأة رح قدم 12 جلسة فردية ل12 رائدة أعمال بحسم 70%

لما انطلقت بالبزنس تبعي كان عندي صفر خطط وصفر خبرة

وكان لينكدإن بالنسبة الي حقل تجارب، ما بعرف شو مخبيلي.

ما كان عندي منتور أو شخص ارجعله لإسئله عن أي تحدي عم بواجهني

كان العميل اللي بيجي بيجي
والعميل اللي بروح اخسره

وكان أي رفع بالأسعار أو أي شهر جاف يخوفني ويهزني وبطّل اعرف شو بدي اعمل

ياما فكّرت استسلم
وشك بحالي: معقولة لازم اتوظف؟

بس ارجع حاول، وحاول، وحاول، وحاول...

والحمدالله بفضل تواجد استرتيجي على لينكدإن اشتغلت مع أكتر من 80 عميل ودربت أكتر من 1000 شخص.

هل لازم انت كمان تعاني الأمرّين لتصيري تتحكمي بمدخولك وربحك وعدد العملا اللي بيجوكي من لينكدإن؟

أكيد لأ.

مشان هيك، حابة قدملك جلسة فردية (استشارية\تدريبية) لساعدك تنجحي بمشروعك وعلى لينكدإن بثقة اكبر وبسرعة أكتر.

وبما انه هلأ اليوم العالمي للمرأة، حبيت ادعمك بخصم كبير بسهّل عليكي هيدي الخطوة.

عادة بقدم 6 جلسات فردية بالأسبوع بقيمة $100\بالجلسة.

بس لإلك رح تكون $30 بس!

العرض متوفر لأسبوع بس ول 12 رائدة أعمال فقط.

الرابط بالتعليق الأول.
الأولوية للي بتحجز أول شي.

أيمتى أفضل وقت ننشر في برمضان؟
يلا جبتلكن الجواب!

مبارح عملت Poll طلبت في من الناس يختاروا أفضل وقت إلن برمضان لتصفح لينكدإن والنشر.

شارك في عينة من 215 شخص.

وهيدي كانت النتيجة…

33% من الناس رح تنشط على لينكدإن بعد الافطار.
25% رح تنشط الضهر بين الساعة 12 والساعة 2.
و25% رح تنشط مأخر بالليل قبل السحور.
وبس 17% رح تنشط الصبح بين الساعة 8 و10.

الفرق مش شاسع، بس بيعطينا فكرة عن وقت الذروة والوقت الميت.

بعرف بعرف شو رح تقولولي:

نادين عأساس ما في أفضل وقت لمشاركة المحتوى والتركيز لازم يكون على جودة المحتوى والجمهور المستهدف وانه لينكدإن طوّل حياة المنشورات من ساعة ليومين!!!

صحيييييح 10000000000%.

بس ما فينا ننكر انه رمضان عنده طابع خاص وبيتغيّر في روتين الحياة عند مليارين انسان بالعالم.

فليش تما ناخد هالموضوع بعين الاعتبار؟



ملاحظة على الهامش: الي زمان ما بحضر مسلسلات وTV بس علقت مبارح بمسلسلين ف رح كملّن 🫣 مين متلي؟!

"أول مرة حدا بسيّف بوست الي…” وصلتني هيدي الرسالة مبارح.

م. هوي فريلانسر، بقدم خدمات كتابة السيرة الذاتية، الى جانب وظيفته.

قرر ينطلق بمشروعه الخاص معي، من خلال أخد جلسات فردية تيتعلم كيف يستخدم لينكدإن ليجذب عملا.

بآخر جلسة عملناها سوا، اشتغلنا فيها على منشوراته.

م. محتواه حلو. أفكاره جيدة. والفورما جيد.

بس المشكلة هي بالوصول للناس الصح، وجذب العملا.

يعني التحدي اللي عنده ياه هوي بطريقة الطرح، بالهوك، بالترابط، وبالنهاية.

فخصصنا جسلة لإعادة صياغة المنشورات اللي حضرّها.

نتيجة واحد من هالمنشورات:

حصل على 4 saves و9 زوار جداد لبروفايله لأول مرة من لما بلّش ينشر على لينكدإن.

فإذا كنت عم تنشر على لينكدإن بس منشوراتك ما عم بتجيب تفاعل ولا عم بتجيب عملا، ما تستسلم وما توقف نشر على لينكدإن

خلينا نقعد سوا جلسة ونعيد صياغة محتواك لينجح على لينكدإن.

اذا حابب تعرف تفاصيل أكتر عن الموضوع اتركلي تعليق أو رسالة خاصة بكلمة “محتوى”.

لاحظت انه لما بعض الزملا غابوا عن لينكدإن ورجعوا، قل التفاعل عمنشوراتن بشكل رهيب

هل الخوارزميات عم بتعاقبن أو هل جمهورن نساهن وما عاد مهتم بمحتواهن؟

رح اعطيكن تحليلي الشخصي، بناء على تجربتي وتجربة عملائي:

اغلب العملا اللي بشتغل معن بكونوا غير ناشطين على لينكدإن.

فلما ما تكون ناشط وبتفوت تتصفح الfeed ما رح يطلعلك غير منشورات من أسبوع، أسبوعين وتلاتة.

قليل لحتى الخوارزميات تفرجيك محتوى fresh

واذا بتلاحظوا، كل فترة وفترة بتتغير الوجوه عندكن على الفيد. ناس بتكون بتظهر كل يوم، بتختفي وبصير في غيرها يظهرلكن.

مش لأن هني وقفوا نشر بس لأن انتو تغيّر سلوكن على المنصة.

وصول منشوراتك متعلق بشكل أساسي:

1- بموضوع المنشور وجودته
2- وبنشاطك على المنصة.

لما تغيب وترجع، انت خسرت momentum.

ما بقى عم تكتب بنفس التفكير والطاقة وعن المواضيع اللي بتهم الجمهور، متل لما تركت المنصة، حتى لو انت مفكر العكس.

تانيا، الخوارزميات بتكون اعادت ترتيب الفيد تبعك وتبع جمهورك بغير طريقة.

فلحتى انت ترجع تظهر عندن ما فيك تكتفي بنشر محتوى “جيد”

لازم تاخد سلسلة خطوات لتعيد ترتيب الفيد عندك وعند جمهورك.

(اه نعم، نشاطك على لينكدإن بأثر على الfeed عند جمهورك.)

اتبع هالخطوات…

← خلاق قوائم تفاعل لتختار مع مين تتفاعل وعلى أحدث منشوراتن. وهني بدورن بيرجعوا يتفاعلوا معك.

← راسل عدد من المتابعين الك بتعرفن وبهمك أمرن.

← راسل كل شخص بيتفاعل على منشوراتك.

— خصص وقت لتتصفح لينكدإن اكتر من العادي.

← شارك محتوى جماهيري أكتر وحفّز الناس على التفاعل.

هيدي الخطوات بترسل اشارات ايجابية للخوارزميات وبترجع بتزيد وصول منشورك لجمهورك.

📌 اذا لقيت هالمحتوى مفيد وحابب تقرا محتوى عملي وحصري بساعدك تستفيد من لينكدإن بشكل استراتيجي، اشترك بنشرتي البريدية.

🤖Data Scientist | Turning Raw Data into Money Generating Insights | Data-led Growth for Your Business 🚀

Freelance Data Scientist | ML Engineer | SQL | Python | Power BI | MLOps

Data analytics and Machine learning models built 5X faster - no quality compromise. Worked with 14 clients in 7 different industries in the last 3 years. Helped current company scale to $5M+ ARR. Featured TOP RATED PLUS talent on Upwork in 2025 with 100% job completion and satisfaction.

My Toolkit:
- Data analytics: Python, SQL, Excel
- ML Engineering: FastAPI, AWS, Streamlit, great_expectations
- Data visualization: PowerPoint, PowerBI, Plotly, Matplotlib
- Data modeling: Scikit-learn, TensorFlow, Keras
- MLOPs: CI/CD (GitHub Actions), Docker
- Additional tools: Notion, n8n, Canva, Git/GitHub

My Stats:
- 5-stars reviews on 99% of projects delivered.
- 100% Job Success Score for on-time, budget delivery.
- Helped scale currently business to $5M ARR with ATS analysis & Reporting.
- 1.5 years TOP RATER PLUS on Upwork.
- 1800 hours billed.
- $60k+ earned.

What You’ll Get Working With Me:
- A data analyst who is a real problem solver.
- Quick responses (within the hour on working hours)
- Clean, maintainable code and detailed documentation
- A clear “NO” if something isn’t feasible; no wasted time
- A well-crafted report or dashboard as per the requirements

My clients think:
- "Anas is great and highly knowledgeable. He is passionate about solving data science challenges and has helped me significantly streamline some of my processes, enabling better scalability.
- "Anas, was prompt and thorough and I would def use him again in the future."
- "Anas is great to work with. He made the job so fluid and his knowledge of data science makes him someone worth listening to. I’m glad I chose him for my small business. I’m looking forward to what’s coming next, and I would definitely hire him again."

Popular Clients & Products:
- Uhubs: Financial company based in London
- AllAboutGroup: Law recruitment firm based in London
- Growth Dynamics: Marketing and data strategist based in London.
- Adway: Tech and recruitment company based in Gotheborg, Sweden

About me:
- Football fan since I can remember (Real Madrid fan)
- Tennis lover and practitioner (one-handed backhand style)
- Mangas fan (One Piece, Naruto, Bleach)
- Travel addict (South Asia, Europe, Africa, America (soon))
- Reading is something I enjoy as much as coffee (oat latte fan recently)

-----

YouTube Channel
→ GO HERE: https://www.youtube.com/anas_riad

Request services via LinkedIn or Email below:
r.riadanas@gmail.com

Hire on Upwork:
https://www.upwork.com/freelancers/~0163377bf3029c7553

Anas Riad

Not every problem needs an LLM. 
Some need 12 characters of regex.

I see people spending $𝟬.𝟬𝟯 𝗽𝗲𝗿 𝗔𝗣𝗜 𝗰𝗮𝗹𝗹 to extract emails from text.

Meanwhile: ⤵️

[𝗮-𝘇𝗔-𝗭𝟬-𝟵+_.-]+@[\𝘄-]+\.\𝘄+

Done. 𝗭𝗲𝗿𝗼 𝗰𝗼𝘀𝘁. Runs in milliseconds.

We're in 2026 and somehow we forgot that basic code still works. 

Not everything needs a prompt, a model, and a 3-second response time.

Need to validate a phone number? 
→ Regex. 

Need to clean whitespace from 10,000 rows? 
→ A one-liner. 

Need to rename 500 files? 
→ A bash script your laptop runs in 0.2 seconds.

LLMs are incredible for reasoning, writing, and ambiguity. 
But when the task has a clear rule and a predictable pattern, just write the rule.

Cheaper. Faster. More reliable.
Stop using a rocket ship to cross the street.

PS: Do you use LLMs for everything because it's convenient?

♻️ Repost if your network needs this reminder 
📌 Save it for the next time you almost open ChatGPT/Claude for string matching

Follow me for more → Anas Riad

Data Scientist & BI Consultant @Adway • ML Engineer • YouTube @ Anas Riad

The ML project you wish you built sooner.
2.5hr of hands-on learning ⤵️

No excuses for skipping end-to-end ML now! 🤣

(PS: Link to the full YT video in the comments)

When I first started working on churn prediction, 
I noticed something that always bothered me.

There are tons of Regression projects out there, 
but 𝟗𝟗% 𝐨𝐟 𝐭𝐡𝐞𝐦 stop at the notebook.

It’s like drawing the blueprint for a house but never building it.

So I created a full end-to-end regression project that goes from:
raw dataset → trained model → deployment → tests → cloud.

Here’s what I cover in this project & video:
→ Split data by date (time-series aware)
→ Data Quality with Great Expectations
→ Well-structured pipelines (feature, training & inference)
→ Unit & smoke tests to keep things reliable
→ Experiment tracking with MLflow
→ Containerization with Docker
→ FastAPI serving layer
→ CI/CD with GitHub Actions
→ AWS (ECS, ECR, S3, ALB) for Deployment

It’s the same type of stack I use in freelance + personal work, 
but applied to regression.

Looking forward to your thoughts on it.

🌟 Link to the full YT video in the comments

PS: I have another end-to-end coming soon, stay tuned 🤔

YouTube is still the BEST place to learn ML.

Most people still watch the wrong videos.

Here are 𝟭𝟮 𝗬𝗼𝘂𝗧𝘂𝗯𝗲 𝘃𝗶𝗱𝗲𝗼𝘀 𝘁𝗼 𝗺𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 ML ⤵️ 

---

𝗦𝘁𝗮𝗻𝗳𝗼𝗿𝗱 𝗖𝗦𝟮𝟮𝟵: 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴
 
The legendary starting point for ML.
Covers core theory, intuition, and key algorithms.

Video: https://lnkd.in/e-aJRQun
 
---

𝗔𝗹𝗹 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗖𝗼𝗻𝗰𝗲𝗽𝘁𝘀 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗮𝗶𝗻𝗲𝗱 𝗶𝗻 𝟮𝟮 𝗠𝗶𝗻𝘂𝘁𝗲𝘀

A fast, structured overview of all major ML concepts.
Great for building a mental map before going deeper.
 
Video: https://lnkd.in/exCP58F6
 
---

𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗖𝗼𝘂𝗿𝘀𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿𝘀
 
Shows how ML actually works in real products.
Pipelines, deployment, monitoring, and production mindset.
 
Video: https://lnkd.in/erzM3b4F

---

𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗗𝗲𝗽𝗹𝗼𝘆 𝗠𝗟 𝗦𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 (𝗙𝗮𝘀𝘁𝗔𝗣𝗜, 𝗗𝗼𝗰𝗸𝗲𝗿, 𝗔𝗪𝗦)
 
From trained model to live service.
A practical deployment walkthrough with modern tools.
 
Video: https://lnkd.in/e3JtcAZk

---

𝗦𝘁𝗲𝗮𝗹 𝗠𝘆 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗧𝗲𝗺𝗽𝗹𝗮𝘁𝗲

Learn how to structure ML projects properly.
Clean folders, reproducibility, and real-world practices.
 
Video: https://lnkd.in/eds2Buq8

---

𝗘𝗻𝗱-𝘁𝗼-𝗘𝗻𝗱 𝗠𝗟 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁𝘀 𝗜𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
 
A full ML project from start to finish.
Data prep, modeling, evaluation, and delivery.
 
Video: https://lnkd.in/ebx_dvtn

---

𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲 𝗧𝘂𝘁𝗼𝗿𝗶𝗮𝗹 (𝗬𝗼𝘂𝗧𝘂𝗯𝗲 𝗩𝗶𝗲𝘄𝗲𝗿 𝗦𝗲𝗻𝘁𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁)
 
Build a real ML pipeline using real data.
Feature engineering, modeling, and orchestration.
 
Video: https://lnkd.in/e9_xVb-Z

---

𝗬𝗼𝘂 𝗪𝗶𝗹𝗹 𝗡𝗢𝗧 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 𝗠𝗟 𝗶𝗻 𝟯 𝗠𝗼𝗻𝘁𝗵𝘀
 
A reality check on learning machine learning.
Focuses on process, depth, and consistency.
 
Video: https://lnkd.in/eRqYhJWK

---

𝗘𝗻𝗱-𝘁𝗼-𝗘𝗻𝗱 𝗥𝗲𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗟 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁
 
A practical regression project walkthrough.
Covers evaluation, assumptions, trade-offs.
 
Video: https://lnkd.in/e2GEnb4N

---

𝗘𝘃𝗲𝗿𝘆 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹 𝗘𝘅𝗽𝗹𝗮𝗶𝗻𝗲𝗱
 
A clear overview of common ML models.
 
Video: https://lnkd.in/eMW3YNKq

---

𝗣𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗚𝗿𝗮𝗱𝗲 𝗠𝗟 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗧𝘂𝘁𝗼𝗿𝗶𝗮𝗹
 
Focus on building ML systems that last.
Code quality, deployment, and maintainability.
 
Video: https://lnkd.in/eXYhdxgt

---

𝗜𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘁𝗼 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 (𝗙𝗼𝘂𝗻𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀)
 
A simple introduction to ML definitions and concepts.
 
Video: https://lnkd.in/eT3qrGBt
 
---

📌 Save this for your next project.
♻️ Repost this to help your network in data.

90% of analysts use only 10% of Pandas.

Master these 10 operations. Level up instantly.

When I started learning data analysis,
I thought Pandas was “too big” to master.

Turns out… you only need the core.

Here are the operations I use almost daily:

• 𝗟𝗼𝗮𝗱 𝗱𝗮𝘁𝗮 → pd.read_csv()
• 𝗜𝗻𝘀𝗽𝗲𝗰𝘁 𝗾𝘂𝗶𝗰𝗸𝗹𝘆 → .head(), .info(), .describe()
• 𝗦𝗲𝗹𝗲𝗰𝘁 𝗰𝗼𝗹𝘂𝗺𝗻𝘀 → df[["col1","col2"]]
• 𝗙𝗶𝗹𝘁𝗲𝗿 𝗿𝗼𝘄𝘀 → df[df["col"] > value]
• 𝗚𝗿𝗼𝘂𝗽 & 𝗮𝗴𝗴𝗿𝗲𝗴𝗮𝘁𝗲 → .groupby().agg()
• 𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗲 𝗳𝗲𝗮𝘁𝘂𝗿𝗲𝘀 → df["new"] = expression
• 𝗠𝗲𝗿𝗴𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁𝘀 → pd.merge()
• 𝗛𝗮𝗻𝗱𝗹𝗲 𝗺𝗶𝘀𝘀𝗶𝗻𝗴 𝘃𝗮𝗹𝘂𝗲𝘀 → .isna(), .fillna()
• 𝗦𝗼𝗿𝘁 𝗿𝗲𝘀𝘂𝗹𝘁𝘀 → .sort_values()
• 𝗘𝘅𝗽𝗼𝗿𝘁 𝗰𝗹𝗲𝗮𝗻 𝗱𝗮𝘁𝗮 → .to_csv() or .to_excel()

That’s it.

If you can combine these properly, you can solve 80% of real-world problems.

The rest is practice and business thinking.

PS: Is Pandas your go-to library for data analytics?

📌 Follow Anas Riad for more content around data science

95% of data scientists who reach out to me

Have this 1 thing in common ⤵️ 

“They excel at building ML models in a notebook”
but "They struggle to build something beyond a Demo"

Look, I’m not against notebooks, but that mindset is restrictive.

If your project only:

→ runs on your machine
→ uses static data (all clean)
→ isn’t deployed and usable

Then it’s a "SIMPLE" demo, not a "REAL" data project.

In my recent journey to bridge the gap, I’ve decided to collaborate with Markus Kuehnle on a detailed carousel that includes major points of an end-to-end ML project, such as:

→ Setting project environment
→ Exploratory data analysis
→ Feature Engineering
→ Model Registry & Experiment Tracking
→ Feature, training, inference pipelines
→ Serving layer (FastAPI)
→ Docker container (reproducibility)
→ GitHub Actions (CI/CD)
→ Deployment & monitoring

Hope it gives you more clarity on what it takes to build and deploy an ML model end-to-end.

📌 Save this for your next project.
♻️ Repost this to help your network in data.

Machine learning End-to-End pipeline

I started in data analytics in 2021. 
The job barely looks the same today.

Back then, your value was tied to tools.

You learned SQL. You learned Python. Maybe some Tableau or Power BI. And that technical gap between you and everyone else in the company? That was your edge. You could dig deeper than the person pulling numbers from a quick Excel sheet. That was enough.

Fast forward to 2025 and 2026.

AI writes code faster than most junior analysts. It reasons through data problems. It spots patterns. And yeah, I know what some of you are thinking, "but it makes mistakes." Sure. So do we. We miss things. We overlook patterns. We carry bias into every analysis without realising it. We're not the gold standard we like to think we are.

I've been working with AI daily for the past 3 years now. And what I've watched happen slowly at first, then all at once, is that the technical barrier that made analysts valuable is shrinking fast.

That directly hits entry level roles the hardest.

If your entire value is "I can write a SQL query and build a dashboard," you're competing with something that does it in seconds. Not in a hypothetical future. Right now.

But here's what I've also noticed in 3 years of doing this work:

The analysts who actually move the needle? They were never just "tool operators."

They're the ones who sit with stakeholders and ask the hard questions. They're the ones who take a messy data output and turn it into a recommendation that helps the business earn more, save more, or move faster. They understand context. They push back on bad assumptions. They connect the numbers to actual decisions.

No AI tool does that well yet.

So if you're early in your career or thinking about getting into analytics the path forward isn't about memorising SQL syntax or chasing every new tool.

It's about:

→ Going deeper than surface-level reporting  
→ Learning to frame problems before jumping into data  
→ Giving recommendations, not just dashboards  
→ Expanding into predictive models, time series, and forecasting  
→ Using AI as a multiplier, not pretending it doesn't exist

The role of data analyst isn't dying.

But the version of it that was just querying and reporting? That chapter is closing.

The analysts who evolve will be fine. Better than fine, actually, because AI gives you leverage that didn't exist 3 years ago.

The ones who don't evolve will wonder what happened.

♻️ Repost if you think someone in your network needs to hear this  
📌 Save for when you need the reminder yourself

Follow me → Anas Riad

taplio

The Battle

Nadine Klayme

Anas Riad

Followers

Posts

Engagements

Likes

Performance ScoreNadine Klayme's LinkedIn Performance

Performance ScoreAnas Riad's LinkedIn Performance

Ready to grow your LinkedIn presence?

taplio

The Battle

Nadine Klayme

Anas Riad

Followers

Posts

Engagements

Likes

Performance Score.css-goub6s{font-size:var(--chakra-fontSizes-md);font-weight:500;color:var(--chakra-colors-gray-600);display:block;margin-top:var(--chakra-space-1);}Nadine Klayme's LinkedIn Performance

Performance ScoreAnas Riad's LinkedIn Performance

Ready to grow your LinkedIn presence?

Performance ScoreNadine Klayme's LinkedIn Performance