تحليل بيانات فيروس كورونا (COVID-19)

الملخص : هذا المشروع هو تحليل متعمق لبيانات جائحة كوفيد-19 العالمية (من قاعدة بيانات Our World in Data). قمت بتطبيق دورة حياة علم البيانات بالكامل، بدءاً من المعالجة الأولية للبيانات الضخمة، وصولاً إلى بناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning) للتنبؤ بمسار الإصابات المستقبلية. ————————————————————————————————————————————— الأدوات والمنهجية التقنية: • Python (Pandas & NumPy): لتنظيف ومعالجة مجموعة البيانات الضخمة، والتعامل مع القيم المفقودة باحترافية. • Data Visualization: استخدام مكتبات متقدمة لإنشاء رسومات بيانية تفاعلية (Line chart, Bar chart, Pie chart, Heatmap) لتوصيل النتائج المعقدة بوضوح. • Power BI: لتصميم لوحة تحكم (Dashboard) إحصائية مجمعة تعرض أهم المؤشرات التفاعلية لدعم القرار. ————————————————————————————————————————————— التحليل الاستكشافي والرؤى المستخلصة (EDA): تم التركيز على متغيرات حيوية مثل (حالة التطعيمات، كثافة السكان، ومعدلات التعافي) لاستخراج رؤى استراتيجية: • المتابعة الزمنية: تحليل تطور الإصابات اليومية لتحديد ذروات الموجات الوبائية بدقة. • المقارنة الجغرافية: تحليل مقارن للوضع الوبائي بين دول ذات سياقات مختلفة (مصر، السعودية، أمريكا، وإيطاليا .. إلخ). • دراسة الارتباطات: اكتشاف قوة العلاقة بين زيادة نسب التطعيمات وانخفاض معدل الحالات الجديدة والوفيات. ————————————————————————————————————————————— المخرجات والقيمة المضافة: المشروع يتضمن كود Python موثقاً بالكامل، تقريراً تحليلياً مفصلاً، ولوحة تحكم تفاعلية. يعكس هذا العمل القدرة على تحويل البيانات الصحية الخام والمعقدة إلى رؤى استراتيجية واضحة وتنبؤات دقيقة تدعم متخذي القرار في أوقات الأزمات.