⚡
تقديم
حاصلة على ماجستير في الهندسة الطبية الحيوية، مع خلفية رياضية قوية (بكالوريوس في الرياضيات التطبيقية) وخبرة عملية في علم البيانات والتعلّم الآلي والنمذجة الإحصائية باستخدام بايثون.
ما يمكنني مساعدتك فيه:
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا واستكشافها وتصويرها (Python وPandas وNumPy وSQL)
• بناء نماذج تعلّم آلي للتصنيف والانحدار (scikit-learn: الانحدار اللوجستي، والغابة العشوائية، والتعزيز المتدرج، وآلات المتجهات الداعمة)
• معالجة البيانات غير المتوازنة (SMOTE)، وهندسة السمات، واختيار السمات، وتقليل الأبعاد
• تقييم النماذج بدقة: التحقق المتقاطع، والمعايرة، ومنع تسرّب البيانات
• تحليل البقاء (Cox proportional hazards وlifelines)
• التعلّم العميق باستخدام TensorFlow/Keras (1D-CNN وLSTM)، مع المقارنة بالنماذج التقليدية الأساسية
• البيانات الطبية والطبية الحيوية: سمات MRI/PET، والبيانات السريرية وبيانات الاستبيانات، وإشارات HRV القابلة للارتداء
• تدريس الرياضيات (11 عامًا من الخبرة)
أطروحتي للماجستير حول الكشف المبكر عن ألزهايمر باستخدام MRI/PET متعدد الوسائط وتحليل الارتباط القانوني (CCA) حققت دقة بلغت 96.54% (تحقق متقاطع من 5 طيات). كما ألّفت أبحاثًا حول التنبؤ بمخاطر الوفاة (NHANES) وتسرّب البيانات في تصنيف الإجهاد باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء؛ وقد أُرسلت الدراستان إلى مجلات محكّمة.
ما ستتسلمه: شيفرة نظيفة وقابلة لإعادة الإنتاج، وتقارير واضحة للنتائج، وشروحات للطرائق المستخدمة. أتواصل بالإنجليزية والفارسية.
ما يمكنني مساعدتك فيه:
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا واستكشافها وتصويرها (Python وPandas وNumPy وSQL)
• بناء نماذج تعلّم آلي للتصنيف والانحدار (scikit-learn: الانحدار اللوجستي، والغابة العشوائية، والتعزيز المتدرج، وآلات المتجهات الداعمة)
• معالجة البيانات غير المتوازنة (SMOTE)، وهندسة السمات، واختيار السمات، وتقليل الأبعاد
• تقييم النماذج بدقة: التحقق المتقاطع، والمعايرة، ومنع تسرّب البيانات
• تحليل البقاء (Cox proportional hazards وlifelines)
• التعلّم العميق باستخدام TensorFlow/Keras (1D-CNN وLSTM)، مع المقارنة بالنماذج التقليدية الأساسية
• البيانات الطبية والطبية الحيوية: سمات MRI/PET، والبيانات السريرية وبيانات الاستبيانات، وإشارات HRV القابلة للارتداء
• تدريس الرياضيات (11 عامًا من الخبرة)
أطروحتي للماجستير حول الكشف المبكر عن ألزهايمر باستخدام MRI/PET متعدد الوسائط وتحليل الارتباط القانوني (CCA) حققت دقة بلغت 96.54% (تحقق متقاطع من 5 طيات). كما ألّفت أبحاثًا حول التنبؤ بمخاطر الوفاة (NHANES) وتسرّب البيانات في تصنيف الإجهاد باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء؛ وقد أُرسلت الدراستان إلى مجلات محكّمة.
ما ستتسلمه: شيفرة نظيفة وقابلة لإعادة الإنتاج، وتقارير واضحة للنتائج، وشروحات للطرائق المستخدمة. أتواصل بالإنجليزية والفارسية.
🖼️
إنجازاتي
🛠️
الخدمات المقدمة
📋
المسار
ماجستير العلوم في الهندسة الطبية الحيوية
الأطروحة: الكشف المبكر عن مرض ألزهايمر باستخدام التصوير متعدد الوسائط مع تحليل الارتباط القانوني (CCA). التركيز على استخراج السمات من صور الرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (GLCM/HOG)، وتقليل الأبعاد، والتصنيف باستخدام آلات المتجهات الداعمة (SVM) بلغة Python. درجة الأطروحة: 19.5/20.
🕐
أوقات العمل
الإثنين
من08h00إلى18h00
الثلاثاء
من08h00إلى18h00
الأربعاء ▪ يومنا هذا
من08h00إلى18h00
الخميس
من08h00إلى18h00
الجمعة
من08h00إلى18h00
السبت
مغلق
الأحَد
مغلق
⭐
التقييمات
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم
💬
لا توجد تقييمات في الوقت الحالي.
كونوا أول من يشارك تجربته مع هذا المحترف.