نظام تنبؤ بهطول الأمطار باستخدام تعلم الآلة وتحليل بيانات الطقس

قمت بعمل نموذج تعلم آلي للتنبؤ باحتمالية هطول الأمطار في اليوم التالي بالاعتماد على بيانات الطقس الأسترالية. شمل المشروع جميع مراحل معالجة البيانات وتحليلها بدءًا من استيراد البيانات وتنظيفها، مرورًا بمعالجة القيم المفقودة واختيار طرق التعويض المناسبة لكل متغير، وانتهاءً بتحويل البيانات الفئوية إلى صيغة قابلة للاستخدام في النماذج الرياضية. تم إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات المناخية المختلفة مثل درجات الحرارة، الرطوبة، سرعة الرياح، والضغط الجوي، مع استخدام الرسوم البيانية والخرائط الحرارية لاستخلاص الأنماط المؤثرة على احتمالية سقوط الأمطار. كما تم تطبيق تقنيات هندسة الخصائص (Feature Engineering) وترميز المتغيرات الفئوية (Encoding) وتوحيد البيانات (Standardization) بهدف تحسين أداء النموذج. بعد ذلك تم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار لإعداد نموذج تنبؤي قادر على تصنيف الأيام إلى ممطرة أو غير ممطرة بدقة وفعالية. **المهارات والتقنيات المستخدمة:** * Python * Pandas & NumPy * Matplotlib & Seaborn * Scikit-learn * Data Cleaning & Preprocessing * Exploratory Data Analysis (EDA) * Feature Engineering * Missing Values Handling * One-Hot Encoding & Label Encoding * Machine Learning & Predictive Modeling **هدف المشروع:** المساهمة في تحسين دقة التنبؤات الجوية من خلال الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.