تحليل بيانات جائحة فايروس كورونا العالمية وبناء نموذج تنبؤ | Python + Power BI + Machine Learning

تحليل بيانات صحية ضخمة لجائحة كوفيد-19 باستخدام Python وPower BI — دورة حياة علم البيانات كاملة من تنظيف البيانات الخام وصولاً إلى داشبورد تفاعلي ونموذج Machine Learning للتنبؤ بمسار الإصابات. التقنيات المستخدمة: Python | Pandas | NumPy | Scikit-Learn | Matplotlib | Seaborn | Power BI | Machine Learning | EDA | Data Visualization | Data Cleaning | Time Series Analysis تفاصيل المشروع: تحليل بيانات Our World in Data الضخمة عبر pipeline متكامل — معالجة القيم المفقودة، تحليل متغيرات التطعيمات وكثافة السكان ومعدلات التعافي، ثم بناء نموذج تنبؤ بمسار الإصابات مع داشبورد Power BI تفاعلي يعرض أهم المؤشرات لدعم القرار. مراحل المشروع: Data Cleaning — معالجة البيانات الضخمة والقيم المفقودة بـ Python EDA — تحليل استكشافي بـ Line Chart وBar Chart وPie Chart وHeatmap Geo Analysis — مقارنة وبائية بين مصر والسعودية وأمريكا وإيطاليا وغيرها ML Model — نموذج تنبؤ بمسار الإصابات المستقبلية Power BI Dashboard — لوحة تحكم تفاعلية لأهم المؤشرات الإحصائية أبرز النتائج: تحديد ذروات الموجات الوبائية بدقة عبر التحليل الزمني | إثبات العلاقة بين زيادة التطعيمات وانخفاض الإصابات والوفيات إحصائياً | مقارنة جغرافية شاملة لأداء الدول في مواجهة الجائحة