مشروع تحليلي متكامل يحاكي عملًا حقيقيًا في تحليل بيانات مرضى السكري باستخدام Python. تم استخدام Dataset حقيقية لدراسة العوامل المرتبطة باحتمالية الإصابة بالسكري مثل الجلوكوز، ضغط الدم، مؤشر كتلة الجسم BMI، العمر، والأنسولين.

شمل المشروع تنظيف وتجهيز البيانات، معالجة القيم غير المنطقية والقيم الشاذة، إجراء تحليل استكشافي EDA، وإنشاء رسوم بيانية احترافية باستخدام Matplotlib و Seaborn مثل Heatmap و Boxplots و Scatterplots.

كما تم بناء ومقارنة نماذج تعلم آلي مثل Logistic Regression و Random Forest و Gradient Boosting، وتقييمها باستخدام Accuracy و Precision و Recall و F1 Score و ROC-AUC.

المخرجات شملت Jupyter Notebook موثق، تقرير تحليلي، رسوم بيانية، ومواصفة Dashboard باستخدام Power BI. أبرز نتيجة: الجلوكوز كان العامل الأقوى ارتباطًا بخطر الإصابة، يليه BMI والعمر.