تحليل بيانات Titanic والتنبؤ بالبقاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

السلام عليكم و رحمة الله و بركاته, في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات رحلة Titanic الشهيرة باستخدام أدوات علم البيانات، بهدف بناء نموذج تنبؤي قادر على التنبؤ بإمكانية نجاة الركاب بناءً على خصائصهم (مثل العمر، الجنس، الدرجة، وعدد المرافقين).

خطوات العمل التي قمت بها في المشروع:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

تحليل البيانات إحصائياً واستخدام الرسوم البيانية لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.

تجهيز البيانات (Preprocessing) من خلال الترميز (Encoding) والتطبيع (Normalization).

تدريب واختبار عدة خوارزميات تصنيف مثل: Decision Tree و Random Forest.

مقارنة أداء النماذج باستخدام مقاييس الدقة Accuracy.

الوصول إلى نموذج تنبؤي فعال يساعد على التنبؤ بالبقاء بدقة معقولة.

المهارات والأدوات المستخدمة:

Python

مكتبات: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

مفاهيم: Data Cleaning, Data Visualization, Feature Engineering, Machine Learning Models

هذا المشروع يعكس قدرتي على:

️ التعامل مع البيانات الخام وتحويلها إلى شكل صالح للتحليل.

️ استخدام أدوات التحليل الإحصائي والمرئي لاستخراج الأنماط.

️ بناء وتقييم نماذج تعلم آلي لحل مشاكل تنبؤية واقعية.