Distributed Data Processing: Difference between revisions

Latest revision as of 13:12, 23 April 2025

معالجة البيانات الموزعة

معالجة البيانات الموزعة هي تقنية حاسوبية تتضمن تقسيم مهمة معالجة البيانات الكبيرة إلى أجزاء أصغر، ثم توزيع هذه الأجزاء على أجهزة حاسوب متعددة (تُعرف بالعقد) لمعالجتها بالتوازي. بعد ذلك، يتم تجميع النتائج من جميع العقد لإنتاج النتيجة النهائية. هذه التقنية ضرورية بشكل خاص في عصرنا الحالي مع تزايد حجم البيانات بشكل هائل، خاصةً في مجالات مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي وسلسلة الكتل والعملات المشفرة.

لماذا معالجة البيانات الموزعة؟

هناك عدة أسباب تجعل معالجة البيانات الموزعة ضرورية:

التعامل مع البيانات الضخمة: البيانات الضخمة تتجاوز قدرة جهاز الحاسوب الواحد على المعالجة في وقت معقول.
السرعة: المعالجة المتوازية تقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لإكمال مهمة معالجة البيانات.
قابلية التوسع: يمكن بسهولة إضافة المزيد من العقد إلى النظام لزيادة القدرة الحاسوبية.
التكلفة: في بعض الحالات، يمكن أن تكون معالجة البيانات الموزعة أكثر فعالية من حيث التكلفة من استخدام جهاز حاسوب واحد قوي جدًا.
المرونة: يمكن توزيع المهام على أجهزة مختلفة بناءً على قدراتها ومواردها.

المكونات الرئيسية لنظام معالجة البيانات الموزعة

عقد الحوسبة: أجهزة الحاسوب الفردية التي تشارك في عملية المعالجة.
نظام التوزيع: البرنامج الذي يوزع البيانات والمهام على العقد. أمثلة: Apache Hadoop وApache Spark.
نظام التنسيق: البرنامج الذي يراقب عملية المعالجة ويتأكد من أن جميع العقد تعمل بشكل صحيح.
نظام التخزين الموزع: نظام تخزين البيانات عبر عدة عقد. أمثلة: HDFS (نظام ملفات Hadoop الموزع).
الشبكة: البنية التحتية التي تربط جميع العقد معًا.

نماذج معالجة البيانات الموزعة

هناك عدة نماذج مختلفة لمعالجة البيانات الموزعة، بما في ذلك:

MapReduce: نموذج برمجة يسمح بمعالجة مجموعات بيانات كبيرة بالتوازي على مجموعة من أجهزة الحاسوب. يتضمن مرحلتين رئيسيتين: مرحلة الـ Map التي تحول البيانات إلى أزواج مفتاح/قيمة، ومرحلة الـ Reduce التي تجمع البيانات بناءً على المفتاح. MapReduce هو أساس العديد من أنظمة معالجة البيانات الموزعة.
Apache Spark: محرك معالجة بيانات سريع وموحد مصمم للتعامل مع البيانات الضخمة. يوفر واجهات برمجة تطبيقات بلغات متعددة مثل Scala وJava وPython وR.
Apache Flink: إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة تدفق البيانات الموزعة.
Message Passing Interface (MPI): معيار للاتصال بين العمليات المتوازية.

معالجة البيانات الموزعة في سياق العملات المشفرة

تلعب معالجة البيانات الموزعة دورًا حاسمًا في العملات المشفرة وسلسلة الكتل. على سبيل المثال:

تحقق المعاملات: يجب على عقد البيتكوين والإيثيريوم التحقق من صحة المعاملات وتحديث دفتر الأستاذ الموزع.
تعدين العملات المشفرة: تتطلب عملية التعدين حل معادلات رياضية معقدة، والتي غالبًا ما تتم بشكل موزع.
تحليل بيانات سلسلة الكتل: يتطلب تحليل بيانات سلسلة الكتل الكبيرة معالجة موزعة.
تطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi): تعتمد العديد من تطبيقات DeFi على معالجة البيانات الموزعة لتوفير خدمات مثل الإقراض والتداول.

استراتيجيات تداول مرتبطة بمعالجة البيانات الموزعة

الوصول السريع إلى بيانات السوق وتحليلها أمر بالغ الأهمية في تداول الخيارات الثنائية وتداول العملات المشفرة. معالجة البيانات الموزعة تتيح:

التداول الخوارزمي: تنفيذ استراتيجيات تداول تلقائية بناءً على البيانات في الوقت الفعلي. التداول الخوارزمي
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد معنويات السوق. تحليل المشاعر
اكتشاف الأنماط (Pattern Recognition): تحديد الأنماط في بيانات الأسعار والحجم. اكتشاف الأنماط
التنبؤ بالأسعار (Price Prediction): استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار الأصول.
إدارة المخاطر: تقييم وإدارة المخاطر المرتبطة بالتداول. إدارة المخاطر

التحليل الفني وتحليل حجم التداول

تعتمد استراتيجيات التداول الناجحة على تحليل شامل للسوق. معالجة البيانات الموزعة تسهل:

المتوسطات المتحركة (Moving Averages): المتوسطات المتحركة
مؤشر القوة النسبية (RSI): مؤشر القوة النسبية
مؤشر الماكد (MACD): مؤشر الماكد
خطوط فيبوناتشي (Fibonacci Retracements): خطوط فيبوناتشي
أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns): أنماط الشموع اليابانية
حجم التداول (Volume Analysis): حجم التداول
التقلبات التاريخية (Historical Volatility): التقلبات التاريخية
تحليل أوامر الدعم والمقاومة (Support and Resistance):دعم ومقاومة
تحليل التجميع والتوزيع (Accumulation/Distribution):التجميع والتوزيع
تحليل الاختراق (Breakout Analysis): تحليل الاختراق
تحليل الفجوات السعرية (Gap Analysis): تحليل الفجوات السعرية
تحليل الموجات (Elliott Wave Theory): نظرية الموجات إليوت
تحليل الرسوم البيانية (Chart Patterns): تحليل الرسوم البيانية
تحليل التباعد (Divergence Analysis): تحليل التباعد
تحليل الأهداف السعرية (Price Target Analysis): الأهداف السعرية

التحديات في معالجة البيانات الموزعة

التزامن: ضمان أن جميع العقد تعمل بشكل متزامن.
تحمل الأخطاء: التعامل مع فشل العقد.
أمن البيانات: حماية البيانات من الوصول غير المصرح به.
تكلفة البنية التحتية: تكلفة إنشاء وصيانة نظام معالجة البيانات الموزعة.
تعقيد البرمجة: برمجة التطبيقات الموزعة يمكن أن تكون معقدة.

مستقبل معالجة البيانات الموزعة

من المتوقع أن تستمر معالجة البيانات الموزعة في التطور والنمو، مدفوعة بالزيادة المستمرة في حجم البيانات وتزايد الطلب على التحليلات في الوقت الفعلي. ستشمل التطورات المستقبلية:

الحوسبة السحابية: زيادة استخدام الحوسبة السحابية لتوفير بنية تحتية قابلة للتطوير لمعالجة البيانات الموزعة.
الذكاء الاصطناعي: استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية توزيع البيانات والمهام.
الحوسبة الكمومية: استكشاف استخدام الحوسبة الكمومية لحل المشكلات التي تتجاوز قدرة الحوسبة الكلاسيكية.

البيانات الضخمة، سلسلة الكتل، التعلم الآلي، Apache Hadoop، Apache Spark، HDFS، MapReduce، Scala، Java، Python، R، البيتكوين، الإيثيريوم، التمويل اللامركزي، التداول الخوارزمي، تحليل المشاعر، اكتشاف الأنماط، التنبؤ بالأسعار، إدارة المخاطر، المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية، مؤشر الماكد، خطوط فيبوناتشي، أنماط الشموع اليابانية، حجم التداول، التقلبات التاريخية، دعم ومقاومة، التجميع والتوزيع، تحليل الاختراق، تحليل الفجوات السعرية، نظرية الموجات إليوت، تحليل الرسوم البيانية، تحليل التباعد، الأهداف السعرية، الحوسبة السحابية، الذكاء الاصطناعي، الحوسبة الكمومية.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
 === معالجة البيانات الموزعة ===
-'''معالجة البيانات الموزعة''' هي تقنية تتضمن تقسيم مهمة معالجة البيانات الكبيرة إلى أجزاء أصغر، ثم توزيع هذه الأجزاء على عدة أجهزة كمبيوتر أو عقد (nodes) لمعالجتها بشكل متزامن. بعد ذلك، يتم تجميع النتائج من كل عقدة لإنتاج النتيجة النهائية. هذه التقنية ضرورية بشكل متزايد في عصر البيانات الضخمة، حيث تتجاوز كميات البيانات القدرة الاستيعابية لأجهزة الكمبيوتر الفردية. تعتبر معالجة البيانات الموزعة أساسية للعديد من التطبيقات، بما في ذلك [[الذكاء الاصطناعي]]، [[تعلم الآلة]]، و [[تحليل البيانات]].
+'''معالجة البيانات الموزعة''' هي تقنية حاسوبية تتضمن تقسيم مهمة معالجة البيانات الكبيرة إلى أجزاء أصغر، ثم توزيع هذه الأجزاء على أجهزة حاسوب متعددة (تُعرف بالعقد) لمعالجتها بالتوازي. بعد ذلك، يتم تجميع النتائج من جميع العقد لإنتاج النتيجة النهائية. هذه التقنية ضرورية بشكل خاص في عصرنا الحالي مع تزايد حجم البيانات بشكل هائل، خاصةً في مجالات مثل [[البيانات الضخمة]] و[[التعلم الآلي]] و[[سلسلة الكتل]] و[[العملات المشفرة]].
-== مبادئ العمل الأساسية ==
+== لماذا معالجة البيانات الموزعة؟ ==
-تعتمد معالجة البيانات الموزعة على عدة مبادئ أساسية:
+هناك عدة أسباب تجعل معالجة البيانات الموزعة ضرورية:
-* '''التوزيع:''' تقسيم البيانات إلى أجزاء أصغر وتوزيعها على عدة عقد.
+*   '''التعامل مع البيانات الضخمة:'''  البيانات الضخمة تتجاوز قدرة جهاز الحاسوب الواحد على المعالجة في وقت معقول.
-* '''التوازي:''' معالجة أجزاء البيانات بشكل متزامن على العقد المختلفة.
+*   '''السرعة:''' المعالجة المتوازية تقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لإكمال مهمة معالجة البيانات.
-* '''التجميع:''' دمج النتائج من العقد المختلفة لإنتاج النتيجة النهائية.
+*   '''قابلية التوسع:''' يمكن بسهولة إضافة المزيد من العقد إلى النظام لزيادة القدرة الحاسوبية.
-* '''تحمل الأخطاء:''' تصميم النظام بحيث يمكنه الاستمرار في العمل حتى في حالة فشل بعض العقد.
+*   '''التكلفة:''' في بعض الحالات، يمكن أن تكون معالجة البيانات الموزعة أكثر فعالية من حيث التكلفة من استخدام جهاز حاسوب واحد قوي جدًا.
+*   '''المرونة:''' يمكن توزيع المهام على أجهزة مختلفة بناءً على قدراتها ومواردها.
-== مكونات نظام معالجة البيانات الموزعة ==
+== المكونات الرئيسية لنظام معالجة البيانات الموزعة ==
-يتكون نظام معالجة البيانات الموزعة عادةً من المكونات التالية:
+*   '''عقد الحوسبة:'''  أجهزة الحاسوب الفردية التي تشارك في عملية المعالجة.
+*   '''نظام التوزيع:''' البرنامج الذي يوزع البيانات والمهام على العقد. أمثلة: [[Apache Hadoop]] و[[Apache Spark]].
+*   '''نظام التنسيق:''' البرنامج الذي يراقب عملية المعالجة ويتأكد من أن جميع العقد تعمل بشكل صحيح.
+*   '''نظام التخزين الموزع:''' نظام تخزين البيانات عبر عدة عقد. أمثلة: [[HDFS]] (نظام ملفات Hadoop الموزع).
+*   '''الشبكة:'''  البنية التحتية التي تربط جميع العقد معًا.
-* '''عقد العمل:''' الأجهزة التي تقوم بمعالجة البيانات.
+== نماذج معالجة البيانات الموزعة ==
-* '''نظام التوزيع:''' البرنامج الذي يقوم بتوزيع البيانات على العقد.
-* '''نظام التجميع:''' البرنامج الذي يقوم بتجميع النتائج من العقد.
-* '''نظام التخزين الموزع:''' نظام لتخزين البيانات الموزعة، مثل [[Hadoop Distributed File System]] (HDFS).
-* '''إدارة الموارد:''' نظام لإدارة موارد الحوسبة المتاحة، مثل [[Apache YARN]].
-== أمثلة على أطر عمل معالجة البيانات الموزعة ==
+هناك عدة نماذج مختلفة لمعالجة البيانات الموزعة، بما في ذلك:
-هناك العديد من أطر العمل المتاحة لمعالجة البيانات الموزعة، بما في ذلك:
+*   '''MapReduce:''' نموذج برمجة يسمح بمعالجة مجموعات بيانات كبيرة بالتوازي على مجموعة من أجهزة الحاسوب. يتضمن مرحلتين رئيسيتين: مرحلة الـ Map التي تحول البيانات إلى أزواج مفتاح/قيمة، ومرحلة الـ Reduce التي تجمع البيانات بناءً على المفتاح. [[MapReduce]] هو أساس العديد من أنظمة معالجة البيانات الموزعة.
+*   '''Apache Spark:''' محرك معالجة بيانات سريع وموحد مصمم للتعامل مع البيانات الضخمة. يوفر واجهات برمجة تطبيقات بلغات متعددة مثل [[Scala]] و[[Java]] و[[Python]] و[[R]].
+*   '''Apache Flink:''' إطار عمل مفتوح المصدر لمعالجة تدفق البيانات الموزعة.
+*   '''Message Passing Interface (MPI):''' معيار للاتصال بين العمليات المتوازية.
-* '''Apache Hadoop:''' إطار عمل مفتوح المصدر لتخزين ومعالجة مجموعات البيانات الكبيرة.
+== معالجة البيانات الموزعة في سياق العملات المشفرة ==
-* '''Apache Spark:''' إطار عمل سريع وموحد لمعالجة البيانات الضخمة.
-* '''Apache Flink:''' إطار عمل لمعالجة تدفق البيانات في الوقت الفعلي.
-* '''Apache Kafka:''' نظام رسائل موزع عالي الإنتاجية.
-* '''Google Cloud Dataflow:''' خدمة معالجة بيانات موحدة على Google Cloud Platform.
-{| class="wikitable"
+تلعب معالجة البيانات الموزعة دورًا حاسمًا في [[العملات المشفرة]] و[[سلسلة الكتل]]. على سبيل المثال:
-|+ مقارنة بين أطر العمل الرئيسية
-|-
-! إطار العمل !! لغة البرمجة الرئيسية !! حالة الاستخدام !! السرعة !!
-|-
-| Apache Hadoop || Java || معالجة الدفعات (Batch Processing) || بطيء ||
-|-
-| Apache Spark || Scala, Java, Python, R || معالجة الدفعات، معالجة التدفق، تعلم الآلة || سريع ||
-|-
-| Apache Flink || Java, Scala || معالجة التدفق في الوقت الفعلي || سريع جداً ||
-|}
-== معالجة البيانات الموزعة والعملات المشفرة ==
+*   '''تحقق المعاملات:''' يجب على عقد [[البيتكوين]] و[[الإيثيريوم]] التحقق من صحة المعاملات وتحديث دفتر الأستاذ الموزع.
+*   '''تعدين العملات المشفرة:''' تتطلب عملية [[التعدين]] حل معادلات رياضية معقدة، والتي غالبًا ما تتم بشكل موزع.
+*   '''تحليل بيانات سلسلة الكتل:'''  يتطلب تحليل بيانات سلسلة الكتل الكبيرة معالجة موزعة.
+*   '''تطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi):'''  تعتمد العديد من تطبيقات DeFi على معالجة البيانات الموزعة لتوفير خدمات مثل [[الإقراض]] و[[التداول]].
-تلعب معالجة البيانات الموزعة دوراً حاسماً في عالم [[العملات المشفرة]] و [[البلوك تشين]].  تتطلب عمليات مثل [[التعدين]]، [[التحقق من صحة المعاملات]]، و [[تحليل بيانات البلوك تشين]] كميات هائلة من الطاقة الحسابية.  تعتمد العديد من العملات المشفرة على شبكات موزعة من العقد لمعالجة هذه المهام. على سبيل المثال:
+== استراتيجيات تداول مرتبطة بمعالجة البيانات الموزعة ==
-* '''بيتكوين:''' تستخدم شبكة موزعة من المعدنين للتحقق من صحة المعاملات وإضافة كتل جديدة إلى البلوك تشين.
+الوصول السريع إلى بيانات السوق وتحليلها أمر بالغ الأهمية في [[تداول الخيارات الثنائية]] و[[تداول العملات المشفرة]].  معالجة البيانات الموزعة تتيح:
-* '''إيثريوم:''' تستخدم شبكة موزعة من العقد لتنفيذ [[العقود الذكية]].
-* '''تحليل بيانات البلوك تشين:'''  يستخدم معالجة البيانات الموزعة لتحليل كميات كبيرة من بيانات المعاملات للكشف عن الأنماط والاتجاهات.
-== تطبيقات معالجة البيانات الموزعة في التداول ==
+*   '''التداول الخوارزمي:'''  تنفيذ استراتيجيات تداول تلقائية بناءً على البيانات في الوقت الفعلي. [[التداول الخوارزمي]]
+*   '''تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):'''  تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد معنويات السوق. [[تحليل المشاعر]]
+*   '''اكتشاف الأنماط (Pattern Recognition):''' تحديد الأنماط في بيانات الأسعار والحجم. [[اكتشاف الأنماط]]
+*   '''التنبؤ بالأسعار (Price Prediction):'''  استخدام [[التعلم الآلي]] للتنبؤ بأسعار الأصول.
+*   '''إدارة المخاطر:'''  تقييم وإدارة المخاطر المرتبطة بالتداول. [[إدارة المخاطر]]
-* '''التحليل الفني الموزع:''' تسريع عملية حساب المؤشرات الفنية المعقدة على كميات كبيرة من بيانات الأسعار.
+== التحليل الفني وتحليل حجم التداول ==
-* '''تحليل حجم التداول الموزع:''' معالجة كميات هائلة من بيانات التداول لتحديد أوامر الشراء والبيع الكبيرة.
-* '''اكتشاف أنماط التداول:''' استخدام [[تعلم الآلة]] الموزع لاكتشاف أنماط التداول التي قد تشير إلى فرص تداول مربحة.
-* '''التنبؤ بأسعار الأصول:''' بناء نماذج تنبؤية باستخدام [[الشبكات العصبية]] الموزعة.
-== استراتيجيات التداول ذات الصلة ==
+تعتمد استراتيجيات التداول الناجحة على تحليل شامل للسوق.  معالجة البيانات الموزعة تسهل:
-* [[تداول الاتجاه]]
+*   '''المتوسطات المتحركة (Moving Averages):''' [[المتوسطات المتحركة]]
-* [[تداول الاختراق]]
+*   '''مؤشر القوة النسبية (RSI):''' [[مؤشر القوة النسبية]]
-* [[تداول العودة إلى المتوسط]]
+*   '''مؤشر الماكد (MACD):''' [[مؤشر الماكد]]
-* [[تداول الأنماط]]
+*   '''خطوط فيبوناتشي (Fibonacci Retracements):''' [[خطوط فيبوناتشي]]
-* [[تداول الأخبار]]
+*   '''أنماط الشموع اليابانية (Candlestick Patterns):''' [[أنماط الشموع اليابانية]]
-* [[التداول الخوارزمي]]
+*   '''حجم التداول (Volume Analysis):''' [[حجم التداول]]
-* [[تداول المدى]]
+*   '''التقلبات التاريخية (Historical Volatility):''' [[التقلبات التاريخية]]
-* [[تداول الزخم]]
+*   '''تحليل أوامر الدعم والمقاومة (Support and Resistance):'''[[دعم ومقاومة]]
-* [[تداول السكالبينج]]
+*   '''تحليل التجميع والتوزيع (Accumulation/Distribution):'''[[التجميع والتوزيع]]
-* [[تداول الدقيقة]]
+*   '''تحليل الاختراق (Breakout Analysis):''' [[تحليل الاختراق]]
-* [[تداول الأطر الزمنية المتعددة]]
+*   '''تحليل الفجوات السعرية (Gap Analysis):''' [[تحليل الفجوات السعرية]]
-* [[تداول الخيارات الثنائية]]
+*   '''تحليل الموجات (Elliott Wave Theory):''' [[نظرية الموجات إليوت]]
-* [[تداول العقود الآجلة]]
+*   '''تحليل الرسوم البيانية (Chart Patterns):''' [[تحليل الرسوم البيانية]]
-* [[تداول الفوركس]]
+*   '''تحليل التباعد (Divergence Analysis):''' [[تحليل التباعد]]
-* [[تداول صناديق الاستثمار المتداولة (ETFs)]]
+*   '''تحليل الأهداف السعرية (Price Target Analysis):''' [[الأهداف السعرية]]
-== التحليل الفني وتحليل حجم التداول ==
-* [[مؤشر المتوسط المتحرك]]
-* [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
-* [[مؤشر الماكد (MACD)]]
-* [[مؤشر ستوكاستيك]]
-* [[خطوط فيبوناتشي]]
-* [[أنماط الشموع اليابانية]]
-* [[حجم التداول]]
-* [[حجم أوامر الدعم والمقاومة]]
-* [[تحليل دفتر الأوامر]]
-* [[تحليل شريط الوقت والحجم (Time and Sales)]]
 == التحديات في معالجة البيانات الموزعة ==
-* '''تعقيد النظام:''' تصميم وإدارة نظام معالجة البيانات الموزعة يمكن أن يكون معقدًا.
+*   '''التزامن:'''  ضمان أن جميع العقد تعمل بشكل متزامن.
-* '''تكلفة البنية التحتية:''' قد تكون تكلفة بناء وصيانة البنية التحتية اللازمة لمعالجة البيانات الموزعة مرتفعة.
+*   '''تحمل الأخطاء:'''  التعامل مع فشل العقد.
-* '''الأمن:''' ضمان أمن البيانات الموزعة يمكن أن يكون تحديًا.
+*   '''أمن البيانات:'''  حماية البيانات من الوصول غير المصرح به.
-* '''التزامن:''' إدارة التزامن بين العقد المختلفة يمكن أن يكون صعبًا.
+*   '''تكلفة البنية التحتية:'''  تكلفة إنشاء وصيانة نظام معالجة البيانات الموزعة.
+*   '''تعقيد البرمجة:'''  برمجة التطبيقات الموزعة يمكن أن تكون معقدة.
 == مستقبل معالجة البيانات الموزعة ==
-من المتوقع أن تستمر معالجة البيانات الموزعة في النمو في الأهمية مع استمرار نمو كميات البيانات.  ستشهد التقنيات مثل [[الحوسبة السحابية]] و [[الحوسبة الطرفية]] دورًا متزايدًا في تمكين معالجة البيانات الموزعة على نطاق واسع.  كما ستلعب تقنيات جديدة مثل [[الحوسبة الكمومية]] دورًا في تسريع معالجة البيانات في المستقبل.
+من المتوقع أن تستمر معالجة البيانات الموزعة في التطور والنمو، مدفوعة بالزيادة المستمرة في حجم البيانات وتزايد الطلب على التحليلات في الوقت الفعلي.  ستشمل التطورات المستقبلية:
+*   '''الحوسبة السحابية:'''  زيادة استخدام الحوسبة السحابية لتوفير بنية تحتية قابلة للتطوير لمعالجة البيانات الموزعة.
+*   '''الذكاء الاصطناعي:'''  استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية توزيع البيانات والمهام.
+*   '''الحوسبة الكمومية:'''  استكشاف استخدام الحوسبة الكمومية لحل المشكلات التي تتجاوز قدرة الحوسبة الكلاسيكية.
-[[تخزين البيانات]]
+[[البيانات الضخمة]]، [[سلسلة الكتل]]، [[التعلم الآلي]]، [[Apache Hadoop]]، [[Apache Spark]]، [[HDFS]]، [[MapReduce]]، [[Scala]]، [[Java]]، [[Python]]، [[R]]، [[البيتكوين]]، [[الإيثيريوم]]، [[التمويل اللامركزي]]، [[التداول الخوارزمي]]، [[تحليل المشاعر]]، [[اكتشاف الأنماط]]، [[التنبؤ بالأسعار]]، [[إدارة المخاطر]]، [[المتوسطات المتحركة]]، [[مؤشر القوة النسبية]]، [[مؤشر الماكد]]، [[خطوط فيبوناتشي]]، [[أنماط الشموع اليابانية]]، [[حجم التداول]]، [[التقلبات التاريخية]]، [[دعم ومقاومة]]، [[التجميع والتوزيع]]، [[تحليل الاختراق]]، [[تحليل الفجوات السعرية]]، [[نظرية الموجات إليوت]]، [[تحليل الرسوم البيانية]]، [[تحليل التباعد]]، [[الأهداف السعرية]]، [[الحوسبة السحابية]]، [[الذكاء الاصطناعي]]، [[الحوسبة الكمومية]].
-[[البيانات الضخمة]]
-[[قواعد البيانات الموزعة]]
-[[شبكات الحاسوب]]
-[[الأمن السيبراني]]
-[[التحليل التنبؤي]]
-[[التعلم العميق]]
-[[الذكاء الاصطناعي التوليدي]]
-[[التحليل الإحصائي]]
-[[تصور البيانات]]
-[[تكنولوجيا السحابة]]
-[[البيانات الوصفية]]
-[[هندسة البيانات]]
-[[تكامل البيانات]]
-[[جودة البيانات]]
-[[إدارة البيانات]]
-[[تحليل البيانات في الوقت الفعلي]]
-[[Category:الفئة:معالجة_البيانات_الموزعة]]
+[[Category:الفئة:معالجة البيانات الموزعة]]
 == ابدأ التداول الآن ==