Heart Disease Prediction

مشروع: التنبؤ باحتمالية الإصابة بأمراض القلب

في المشروع دا طوّرت نظام ذكي بيتنبأ باحتمالية إصابة المريض بأمراض القلب اعتمادًا على مجموعة من المؤشرات الصحية (Health Indicators).

بدأت بتجميع البيانات من مصادر طبية مختلفة، وبعدها عملت تنظيف ومعالجة (Data Cleaning & Preprocessing) للتأكد من جودة البيانات (إزالة القيم المفقودة، معالجة الـ outliers، والتقييس).

بعد كده نفذت تحليلات استكشافية (EDA) عشان أفهم العلاقات بين المتغيرات، وعملت تصورات بصرية (Data Visualization) باستخدام مكتبات بايثون زي Matplotlib و Seaborn لتوضيح الأنماط والعلاقات في البيانات.

بعد مرحلة التحليل، جربت أكتر من خوارزمية تعلم آلي للمقارنة بينهم بهدف الكشف المبكر (Early Detection) عن أمراض القلب، وده بيساعد الأطباء في اتخاذ قرارات أسرع وأدق.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

- Data Collection & Cleaning (تجميع وتنظيف البيانات).

- Exploratory Data Analysis (EDA) لفهم الأنماط والعلاقات.

- Data Visualization لعرض النتائج بشكل مبسط وواضح.

- Logistic Regression للتنبؤ بالنتائج الثنائية (مريض/غير مريض).

Linear Regression للتحليل وفهم العلاقات.

Data Preprocessing (معالجة القيم المفقودة والتقييس).

Python (Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib, Seaborn) لتطبيق الخوارزميات وبناء التصورات.

المشروع بيوضح قدرتي على إدارة دورة عمل متكاملة في الـ Data Science: من جمع البيانات وتنظيفها، لحد بناء النماذج الذكية وتقييمها، وتقديم نتائج قابلة للتنفيذ في مجال حساس زي المجال الطبي.