مشروع تحليل طبي لبيانات أمراض القلب باستخدام Pandas

مشروع معالجة وتنظيف بيانات أمراض القلب (Heart Disease UCI Dataset). قمت بتنفيذ مشروع يركز على تنظيف ومعالجة بيانات أمراض القلب بهدف تجهيز البيانات لاستخدامها في نماذج تعلم الآلة وتحليل العوامل المؤثرة على الإصابة بأمراض القلب. اعتمدت في هذا المشروع على تنفيذ عملية تنظيف بيانات عميقة (Deep Data Cleaning)، والتي شملت: * معالجة القيم المفقودة (Missing Values Handling) * اكتشاف ومعالجة القيم الشاذة (Outlier Detection & Treatment) * تصحيح تناقضات البيانات (Data Inconsistencies Fixing) * تحويل المتغيرات الفئوية إلى متغيرات رقمية (Encoding Categorical Variables) * توحيد صيغ البيانات وتحسين جودتها (Data Standardization) * فحص العلاقات بين المتغيرات وتحليل التوزيعات الإحصائية ساعدت هذه العمليات في تحسين جودة البيانات وزيادة موثوقيتها وجعلها جاهزة للاستخدام في التحليل المتقدم وبناء نماذج التنبؤ (Predictive Modeling). المشروع يوضح القدرة على: ✔ تنظيف ومعالجة البيانات الطبية المعقدة ✔ تحسين جودة البيانات قبل النمذجة ✔ التعامل مع البيانات غير المنظمة ✔ إعداد البيانات لمشاريع تعلم الآلة تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وNumPy.