تحليل أمراض القلب
تفاصيل العمل
تحليل بيانات Cleveland Heart Disease (أكثر من 300 سجل) لتحديد عوامل الخطر القلبية ونمط الصحة. تنظيف البيانات باستخدام Pandas وNumPy وSQL، وزيادة دقة البيانات بنسبة 25٪ واكتشاف علاقة 0.72 بين الكوليسترول ووجود المرض. بناء 3 لوحات تفاعلية Power BI لعرض الديموغرافيات، اتجاهات المخاطر، والتحليلات المقارنة لاتخاذ قرارات صحية مبنية على البيانات.
مهارات العمل
