Глобальный анализ данных о раке

В этом проекте я проанализировал глобальные данные по кибербезопасности, чтобы понять глобальные тенденции в ИИ, и их выводы помогают выявить и устранить наиболее значительные уязвимости в ИИ.

Анализ включал:

Категоризацию новых типов (вредоносное ПО, фишинг, программы-вымогатели, DDoS-атаки и т.д.)

Анализ наиболее целевых стран

Чтение в течение года или более

Идентификацию викторианских источников (по стране или типу метки, если доступно)

Графическое представление, показывающее географическое распределение угроз

Сравнение числа и реакции стран

Используемые инструменты:

Python (Panda, Matplotlib, Seaborn)

Excel для очистки и обработки данных

Tableau/Power BI для создания интерактивной панели

Jupyter Notebook для представления анализа и шагов

Результаты проекта:
Открытие нового руководителя Cyber New York, выявление наиболее уязвимых стран и помощь в формировании четкого понимания важности укрепления цифровой защиты и осведомленности о судебных угрозах.