تحليل وتنبؤ ببيانات مرضى السرطان عالميًا (2015–2024)

السلام عليكم و رحمة الله, في هذا المشروع قمتُ بتحليل مجموعة بيانات عالمية لمرضى السرطان بين عامي 2015 و2024 بهدف فهم الأنماط والتنبؤ بدرجة خطورة الحالات.

المهام المنجزة:

تنظيف ومعالجة البيانات (إزالة التكرارات، معالجة القيم المفقودة).

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واستخراج الرؤى الأولية.

إنشاء تصورات بيانية باستخدام Matplotlib و Seaborn لتوضيح الاتجاهات.

بناء نموذج تعلم آلي باستخدام Random Forest Regressor للتنبؤ بدرجة الخطورة.

تقييم النموذج باستخدام MSE و R² لقياس دقة الأداء.

استخراج أهمية الخصائص (Feature Importance) لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python – Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-learn

هذا المشروع يوضح قدرتي على الجمع بين تحليل البيانات و تطبيق نماذج تعلم الآلة لتحويل البيانات الخام إلى رؤى عملية يمكن الاعتماد عليها.