Data Science Competitions: Difference between revisions

Latest revision as of 11:23, 6 May 2025

مسابقات علوم البيانات

مسابقات علوم البيانات هي منافسات تحلل البيانات بهدف حل مشكلات معينة. تتيح هذه المسابقات للمشاركين اختبار مهاراتهم في علوم البيانات، التعلم الآلي، والإحصاء، مع فرصة الفوز بجوائز قيمة واكتساب خبرة عملية. تعتبر هذه المسابقات منصة ممتازة لتطوير القدرات والارتقاء بالمستوى المهني في مجال تحليل البيانات، خاصةً في سياق الأسواق المالية وتداول الخيارات الثنائية.

أنواع مسابقات علوم البيانات

تتنوع مسابقات علوم البيانات بشكل كبير، ويمكن تصنيفها إلى عدة أنواع رئيسية:

مسابقات التنبؤ (Prediction Competitions): تهدف إلى بناء نماذج تنبؤية دقيقة، مثل التنبؤ بأسعار العملات المشفرة، أو تحديد العملاء المحتملين. هذه المسابقات تشبه إلى حد كبير التحليل الفني المستخدم في تداول الخيارات الثنائية.
مسابقات التصنيف (Classification Competitions): تركز على تصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، مثل تحديد ما إذا كانت معاملة مالية احتيالية أم لا.
مسابقات التجميع (Clustering Competitions): تتطلب تجميع البيانات المتشابهة معًا، مما يساعد في فهم الأنماط المخفية.
مسابقات الكشف عن الشذوذ (Anomaly Detection Competitions): تهدف إلى تحديد القيم أو الأحداث غير العادية في مجموعة البيانات. هذا النوع من المسابقات مفيد جداً في إدارة المخاطر في تداول الخيارات الثنائية.

المنصات الرئيسية لمسابقات علوم البيانات

توجد العديد من المنصات التي تستضيف مسابقات علوم البيانات، من أشهرها:

Kaggle: تعتبر أكبر منصة لمسابقات علوم البيانات، وتوفر مجموعة واسعة من المسابقات والمجموعات التعليمية. Kaggle هي نقطة انطلاق ممتازة للمبتدئين.
DrivenData: تركز على المسابقات التي تهدف إلى حل المشكلات الاجتماعية والبيئية.
Analytics Vidhya: منصة هندية تركز على مسابقات علوم البيانات والتعلم الآلي.
Topcoder: منصة تقدم مسابقات في مختلف المجالات، بما في ذلك علوم البيانات.

منصات مسابقات علوم البيانات
الوصف \|	Kaggle \| أكبر منصة، مسابقات متنوعة \|	مسابقات ذات تأثير اجتماعي \|	تركز على الهند \|	مسابقات متعددة المجالات \|

خطوات المشاركة في مسابقات علوم البيانات

للمشاركة بنجاح في مسابقات علوم البيانات، يجب اتباع الخطوات التالية:

1. فهم المشكلة: قراءة وصف المسابقة بعناية وفهم المشكلة التي يجب حلها. 2. استكشاف البيانات: تحليل البيانات المتاحة لتحديد الأنماط والعلاقات. تحليل البيانات الاستكشافي (Exploratory Data Analysis) هو خطوة حاسمة. 3. تنظيف البيانات: معالجة البيانات المفقودة أو غير الصحيحة. 4. هندسة الميزات: إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة لتحسين أداء النموذج. هندسة الميزات يمكن أن تحدث فرقاً كبيراً. 5. اختيار النموذج: اختيار نموذج التعلم الآلي المناسب للمشكلة. 6. تدريب النموذج: تدريب النموذج على البيانات المتاحة. 7. تقييم النموذج: تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة. مقاييس الأداء مثل الدقة والاسترجاع. 8. ضبط النموذج: تحسين أداء النموذج عن طريق ضبط المعلمات. 9. تقديم الحل: تقديم الحل النهائي للمسابقة.

دور مسابقات علوم البيانات في تداول الخيارات الثنائية

تعتبر مسابقات علوم البيانات مفيدة بشكل خاص للمتداولين في الخيارات الثنائية، حيث يمكن تطبيق تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بتحركات الأسعار. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بأسعار البيتكوين أو الإيثيريوم.

التحليل الفني المتقدم: يمكن استخدام مؤشر القوة النسبية (RSI) والمتوسط المتحرك (Moving Average) كمدخلات لنماذج التعلم الآلي.
تحليل حجم التداول: يمكن استخدام تحليل حجم التداول لتحديد نقاط الدعم والمقاومة.
إدارة المخاطر: يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لتقييم المخاطر وتحديد حجم الصفقة المناسب.

استراتيجيات مفيدة في مسابقات علوم البيانات المتعلقة بتداول الخيارات الثنائية

استراتيجية المتوسطات المتحركة: استخدام استراتيجية المتوسطات المتحركة لتحديد اتجاهات السوق.
استراتيجية مؤشر القوة النسبية: استخدام استراتيجية مؤشر القوة النسبية لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
استراتيجية بولينجر باندز: استخدام استراتيجية بولينجر باندز لتحديد تقلبات السوق.
استراتيجية MACD: استخدام استراتيجية MACD لتحديد نقاط التقاطع المحتملة.
استراتيجية فيبوناتشي: استخدام استراتيجية فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
استراتيجية Ichimoku Cloud: استخدام استراتيجية Ichimoku Cloud للحصول على نظرة شاملة للسوق.
استراتيجية Elliott Wave: استخدام استراتيجية Elliott Wave لتحديد الأنماط المتكررة في الأسعار.
استراتيجية Price Action: استخدام استراتيجية Price Action لتحليل حركة الأسعار.
استراتيجية Head and Shoulders: استخدام استراتيجية Head and Shoulders لتحديد انعكاسات الاتجاه.
استراتيجية Double Top/Bottom: استخدام استراتيجية Double Top/Bottom لتحديد انعكاسات الاتجاه.
استراتيجية Triangles: استخدام استراتيجية Triangles لتحديد استمرارية أو انعكاس الاتجاه.
استراتيجية Flags and Pennants: استخدام استراتيجية Flags and Pennants لتحديد استمرارية الاتجاه.
استراتيجية Harmonic Patterns: استخدام استراتيجية Harmonic Patterns لتحديد فرص التداول.
استراتيجية Volume Spread Analysis: استخدام استراتيجية Volume Spread Analysis لفهم العلاقة بين الحجم والسعر.
استراتيجية Order Flow Analysis: استخدام استراتيجية Order Flow Analysis لتحليل تدفق الأوامر في السوق.

أدوات مفيدة

Python: لغة برمجة شائعة في علوم البيانات. Python هي أداة أساسية.
R: لغة برمجة أخرى تستخدم في الإحصاء والتحليل البياني.
Pandas: مكتبة Python لمعالجة البيانات.
Scikit-learn: مكتبة Python للتعلم الآلي.
TensorFlow & Keras: أطر عمل للتعلم العميق.
Tableau & Power BI: أدوات لتصور البيانات.

الخلاصة

مسابقات علوم البيانات توفر فرصة رائعة لتطوير المهارات واكتساب الخبرة، خاصةً في مجال التداول. من خلال فهم أنواع المسابقات، والمنصات المتاحة، والخطوات اللازمة للمشاركة، يمكنك زيادة فرصتك في النجاح وتحقيق أهدافك. تذكر أن الاستمرارية والتعلم المستمر هما مفتاح النجاح في هذا المجال.

التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي البيانات الضخمة التحليل الإحصائي تداول الخيارات الأسواق المالية إدارة المخاطر العملات المشفرة البيتكوين الإيثيريوم تحليل البيانات الاستكشافي هندسة الميزات مقاييس الأداء السلاسل الزمنية Python R Pandas Scikit-learn TensorFlow Keras Tableau Power BI

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: @@
-=== مسابقات علم البيانات ===
+=== مسابقات علوم البيانات ===
-'''مسابقات علم البيانات''' هي منصات تنافسية حيث يتنافس الأفراد وفرق [[علماء البيانات]] لحل مشكلات حقيقية باستخدام [[التعلم الآلي]] و [[الإحصاء]] و [[تحليل البيانات]].  تعتبر هذه المسابقات وسيلة رائعة لاكتساب الخبرة، وتعلم تقنيات جديدة، وبناء محفظة قوية، وفي بعض الأحيان، الفوز بجوائز قيمة.  هذا المقال موجه للمبتدئين ويغطي الجوانب الأساسية لمسابقات علم البيانات، من كيفية البدء إلى الاستراتيجيات المفيدة لتحقيق النجاح.
+'''مسابقات علوم البيانات''' هي منافسات تحلل البيانات بهدف حل مشكلات معينة. تتيح هذه المسابقات للمشاركين اختبار مهاراتهم في [[علوم البيانات]]، [[التعلم الآلي]]، و[[الإحصاء]]، مع فرصة الفوز بجوائز قيمة واكتساب خبرة عملية. تعتبر هذه المسابقات منصة ممتازة لتطوير القدرات والارتقاء بالمستوى المهني في مجال تحليل البيانات، خاصةً في سياق [[الأسواق المالية]] و[[تداول الخيارات الثنائية]].
-== ما هي مسابقات علم البيانات؟ ==
+== أنواع مسابقات علوم البيانات ==
-تتمثل الفكرة الأساسية في أن المنظمات (مثل الشركات أو المؤسسات البحثية) تقدم مجموعة بيانات ومهمة محددة.  يتعين على المتسابقين تطوير نماذج [[الذكاء الاصطناعي]] قادرة على التنبؤ بنتيجة معينة أو استخلاص رؤى ذات مغزى من البيانات.  يتم تقييم النماذج بناءً على مقاييس أداء محددة، مثل [[الدقة]] أو [[الاسترجاع]] أو [[F1-score]].  أشهر المنصات التي تستضيف هذه المسابقات تشمل:
+تتنوع مسابقات علوم البيانات بشكل كبير، ويمكن تصنيفها إلى عدة أنواع رئيسية:
-* [[Kaggle]]: تعتبر Kaggle أكبر وأشهر منصة لمسابقات علم البيانات.
+* '''مسابقات التنبؤ (Prediction Competitions):''' تهدف إلى بناء نماذج تنبؤية دقيقة، مثل التنبؤ بأسعار [[العملات المشفرة]]، أو تحديد العملاء المحتملين. هذه المسابقات تشبه إلى حد كبير [[التحليل الفني]] المستخدم في تداول الخيارات الثنائية.
-* [[DrivenData]]: تركز على المسابقات التي تعالج قضايا اجتماعية.
+* '''مسابقات التصنيف (Classification Competitions):''' تركز على تصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، مثل تحديد ما إذا كانت معاملة مالية احتيالية أم لا.
-* [[Analytics Vidhya]]: منصة هندية تقدم مسابقات و دورات تدريبية.
+* '''مسابقات التجميع (Clustering Competitions):''' تتطلب تجميع البيانات المتشابهة معًا، مما يساعد في فهم الأنماط المخفية.
-* [[Topcoder]]: منصة قديمة تقدم مسابقات في مجالات مختلفة، بما في ذلك علم البيانات.
+* '''مسابقات الكشف عن الشذوذ (Anomaly Detection Competitions):''' تهدف إلى تحديد القيم أو الأحداث غير العادية في مجموعة البيانات. هذا النوع من المسابقات مفيد جداً في [[إدارة المخاطر]] في تداول الخيارات الثنائية.
-== لماذا تشارك في مسابقات علم البيانات؟ ==
+== المنصات الرئيسية لمسابقات علوم البيانات ==
-هناك العديد من الفوائد للمشاركة في مسابقات علم البيانات:
+توجد العديد من المنصات التي تستضيف مسابقات علوم البيانات، من أشهرها:
-* '''تعلم مستمر:'''  تتيح لك التعرض لمجموعات بيانات متنوعة وتقنيات جديدة.
+* '''Kaggle:''' تعتبر أكبر منصة لمسابقات علوم البيانات، وتوفر مجموعة واسعة من المسابقات والمجموعات التعليمية. [[Kaggle]] هي نقطة انطلاق ممتازة للمبتدئين.
-* '''تطوير المهارات:'''  تعزز مهاراتك في [[تنظيف البيانات]]، [[هندسة الميزات]]، [[اختيار النموذج]]، و [[تقييم النموذج]].
+* '''DrivenData:''' تركز على المسابقات التي تهدف إلى حل المشكلات الاجتماعية والبيئية.
-* '''بناء المحفظة:'''  تعتبر المشاريع الناجحة في المسابقات إضافة قيمة إلى محفظتك المهنية.
+* '''Analytics Vidhya:''' منصة هندية تركز على مسابقات علوم البيانات والتعلم الآلي.
-* '''الفرص الوظيفية:'''  غالبًا ما تبحث الشركات عن المواهب من خلال هذه المسابقات.
+* '''Topcoder:''' منصة تقدم مسابقات في مختلف المجالات، بما في ذلك علوم البيانات.
-* '''الجوائز المالية:'''  تقدم بعض المسابقات جوائز مالية كبيرة للفائزين.
-* '''التواصل:'''  تتيح لك التواصل مع علماء بيانات آخرين وتبادل المعرفة.
-== كيفية البدء ==
+{| class="wikitable"
+|+ منصات مسابقات علوم البيانات
+|---|---|
+| المنصة | الوصف |
+| [[Kaggle]] | أكبر منصة، مسابقات متنوعة |
+| DrivenData | مسابقات ذات تأثير اجتماعي |
+| Analytics Vidhya | تركز على الهند |
+| Topcoder | مسابقات متعددة المجالات |
+|}
-. '''اختيار المنصة:''' ابدأ بمنصة مثل Kaggle، فهي تقدم مجموعة كبيرة من المسابقات المناسبة للمبتدئين.
+== خطوات المشاركة في مسابقات علوم البيانات ==
-. '''اختيار المسابقة:''' اختر مسابقة ذات مجموعة بيانات صغيرة نسبيًا ومهمة واضحة.  تجنب المسابقات المعقدة للغاية في البداية.
-. '''فهم البيانات:'''  اقضِ وقتًا في استكشاف البيانات.  استخدم تقنيات [[التحليل الاستكشافي للبيانات]] (EDA) لفهم توزيع البيانات، والعلاقات بين المتغيرات، والقيم المفقودة.
-. '''تنظيف البيانات:'''  تعامل مع القيم المفقودة، والقيم المتطرفة، والأخطاء في البيانات.
-. '''هندسة الميزات:'''  قم بإنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة لتحسين أداء النموذج.
-. '''اختيار النموذج:'''  اختر نموذجًا مناسبًا للمهمة.  ابدأ بنماذج بسيطة مثل [[الانحدار الخطي]] أو [[الأشجار القرارية]] قبل الانتقال إلى نماذج أكثر تعقيدًا مثل [[الشبكات العصبية]].
-. '''تدريب النموذج وتقييمه:'''  قسّم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.  درّب النموذج على مجموعة التدريب وقيّمه على مجموعة الاختبار.
-. '''تحسين النموذج:'''  استخدم تقنيات مثل [[التحقق المتبادل]] و [[ضبط المعلمات]] لتحسين أداء النموذج.
-. '''تقديم النتائج:'''  قدّم نتائجك إلى المنصة وشارك في المناقشات مع المتسابقين الآخرين.
-== استراتيجيات لتحقيق النجاح ==
+للمشاركة بنجاح في مسابقات علوم البيانات، يجب اتباع الخطوات التالية:
-* '''العمل الجماعي:'''  كوّن فريقًا مع متسابقين آخرين لتبادل المعرفة والمهارات.
+. '''فهم المشكلة:''' قراءة وصف المسابقة بعناية وفهم المشكلة التي يجب حلها.
-* '''التعلم من النماذج الفائزة:'''  ادرس النماذج الفائزة في المسابقات السابقة لفهم التقنيات المستخدمة.
+. '''استكشاف البيانات:''' تحليل البيانات المتاحة لتحديد الأنماط والعلاقات. [[تحليل البيانات الاستكشافي]] (Exploratory Data Analysis) هو خطوة حاسمة.
-* '''استخدم [[Kernel]] (في Kaggle):''' استفد من Kernels (الآن تسمى Notebooks) التي يشاركها المتسابقون الآخرون.
+. '''تنظيف البيانات:''' معالجة البيانات المفقودة أو غير الصحيحة.
-* '''التركيز على [[التحقق المتبادل]]:'''  استخدم تقنيات التحقق المتبادل لضمان أن النموذج الخاص بك يعمم بشكل جيد على البيانات غير المرئية.
+. '''هندسة الميزات:''' إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة لتحسين أداء النموذج. [[هندسة الميزات]] يمكن أن تحدث فرقاً كبيراً.
-* '''استخدم [[Ensemble Methods]]:'''  اجمع بين عدة نماذج مختلفة لتحسين الأداء العام.
+. '''اختيار النموذج:''' اختيار نموذج التعلم الآلي المناسب للمشكلة.
-* '''البحث عن أخطاء في البيانات:'''  في بعض الأحيان، يمكن أن يؤدي اكتشاف خطأ في البيانات إلى تحسين كبير في الأداء.
+. '''تدريب النموذج:''' تدريب النموذج على البيانات المتاحة.
-* '''إدارة الوقت:'''  ضع جدولًا زمنيًا والتزم به.
+. '''تقييم النموذج:''' تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة. [[مقاييس الأداء]] مثل الدقة والاسترجاع.
+. '''ضبط النموذج:''' تحسين أداء النموذج عن طريق ضبط المعلمات.
+. '''تقديم الحل:''' تقديم الحل النهائي للمسابقة.
-== التحليل الفني و حجم التداول في سياق مسابقات علم البيانات ==
+== دور مسابقات علوم البيانات في تداول الخيارات الثنائية ==
-على الرغم من أن مسابقات علم البيانات لا تتعلق بشكل مباشر بتداول الأسواق المالية، إلا أن بعض المفاهيم من [[التحليل الفني]] و [[تحليل حجم التداول]] يمكن أن تكون مفيدة:
+تعتبر مسابقات علوم البيانات مفيدة بشكل خاص للمتداولين في [[الخيارات الثنائية]]، حيث يمكن تطبيق تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بتحركات الأسعار. على سبيل المثال، يمكن استخدام نماذج [[السلاسل الزمنية]] للتنبؤ بأسعار [[البيتكوين]] أو [[الإيثيريوم]].
-* '''التعرف على الأنماط:'''  القدرة على التعرف على الأنماط في البيانات هي مهارة أساسية في كل من علم البيانات والتداول.
+* '''التحليل الفني المتقدم:''' يمكن استخدام [[مؤشر القوة النسبية]] (RSI) و[[المتوسط المتحرك]] (Moving Average) كمدخلات لنماذج التعلم الآلي.
-* '''إدارة المخاطر:'''  تقييم المخاطر المرتبطة بنماذج مختلفة واختيار النموذج الأفضل بناءً على المخاطر والمكافآت المحتملة.
+* '''تحليل حجم التداول:''' يمكن استخدام [[تحليل حجم التداول]] لتحديد نقاط الدعم والمقاومة.
-* '''تحليل الحساسية:'''  فهم كيف تتغير نتائج النموذج مع تغير المدخلات.
+* '''إدارة المخاطر:''' يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي لتقييم المخاطر وتحديد حجم الصفقة المناسب.
-* '''التحقق من صحة البيانات:'''  التأكد من أن البيانات المستخدمة لتدريب النموذج دقيقة وموثوقة.
-**استراتيجيات ذات صلة:**
+== استراتيجيات مفيدة في مسابقات علوم البيانات المتعلقة بتداول الخيارات الثنائية ==
-* [[Backpropagation]]
+* '''استراتيجية المتوسطات المتحركة:''' استخدام [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]] لتحديد اتجاهات السوق.
-* [[Gradient Descent]]
+* '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية:''' استخدام [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية]] لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
-* [[Regularization]]
+* '''استراتيجية بولينجر باندز:''' استخدام [[استراتيجية بولينجر باندز]] لتحديد تقلبات السوق.
-* [[Cross-Validation]]
+* '''استراتيجية MACD:''' استخدام [[استراتيجية MACD]] لتحديد نقاط التقاطع المحتملة.
-* [[Feature Scaling]]
+* '''استراتيجية فيبوناتشي:''' استخدام [[استراتيجية فيبوناتشي]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
-* [[Dimensionality Reduction]]
+* '''استراتيجية Ichimoku Cloud:''' استخدام [[استراتيجية Ichimoku Cloud]] للحصول على نظرة شاملة للسوق.
-* [[Decision Trees]]
+* '''استراتيجية Elliott Wave:''' استخدام [[استراتيجية Elliott Wave]] لتحديد الأنماط المتكررة في الأسعار.
-* [[Random Forests]]
+* '''استراتيجية Price Action:''' استخدام [[استراتيجية Price Action]] لتحليل حركة الأسعار.
-* [[Support Vector Machines]]
+* '''استراتيجية Head and Shoulders:''' استخدام [[استراتيجية Head and Shoulders]] لتحديد انعكاسات الاتجاه.
-* [[Neural Networks]]
+* '''استراتيجية Double Top/Bottom:''' استخدام [[استراتيجية Double Top/Bottom]] لتحديد انعكاسات الاتجاه.
-* [[K-Means Clustering]]
+* '''استراتيجية Triangles:''' استخدام [[استراتيجية Triangles]] لتحديد استمرارية أو انعكاس الاتجاه.
-* [[Principal Component Analysis]]
+* '''استراتيجية Flags and Pennants:''' استخدام [[استراتيجية Flags and Pennants]] لتحديد استمرارية الاتجاه.
-* [[Time Series Analysis]]
+* '''استراتيجية Harmonic Patterns:''' استخدام [[استراتيجية Harmonic Patterns]] لتحديد فرص التداول.
-* [[Regression Analysis]]
+* '''استراتيجية Volume Spread Analysis:''' استخدام [[استراتيجية Volume Spread Analysis]] لفهم العلاقة بين الحجم والسعر.
-* [[Classification Algorithms]]
+* '''استراتيجية Order Flow Analysis:''' استخدام [[استراتيجية Order Flow Analysis]] لتحليل تدفق الأوامر في السوق.
-**التحليل الفني:**
+== أدوات مفيدة ==
-* [[Moving Averages]]
+* '''Python:''' لغة برمجة شائعة في علوم البيانات. [[Python]] هي أداة أساسية.
-* [[Bollinger Bands]]
+* '''R:''' لغة برمجة أخرى تستخدم في الإحصاء والتحليل البياني.
-* [[Relative Strength Index (RSI)]]
+* '''Pandas:''' مكتبة Python لمعالجة البيانات.
-* [[MACD]]
+* '''Scikit-learn:''' مكتبة Python للتعلم الآلي.
-* [[Fibonacci Retracements]]
+* '''TensorFlow & Keras:''' أطر عمل للتعلم العميق.
+* '''Tableau & Power BI:''' أدوات لتصور البيانات.
-**تحليل حجم التداول:**
+== الخلاصة ==
-* [[On Balance Volume (OBV)]]
+مسابقات علوم البيانات توفر فرصة رائعة لتطوير المهارات واكتساب الخبرة، خاصةً في مجال [[التداول]]. من خلال فهم أنواع المسابقات، والمنصات المتاحة، والخطوات اللازمة للمشاركة، يمكنك زيادة فرصتك في النجاح وتحقيق أهدافك. تذكر أن الاستمرارية والتعلم المستمر هما مفتاح النجاح في هذا المجال.
-* [[Volume Weighted Average Price (VWAP)]]
-* [[Accumulation/Distribution Line]]
-== الموارد الإضافية ==
+[[التعلم الآلي]]
+[[الذكاء الاصطناعي]]
+[[البيانات الضخمة]]
+[[التحليل الإحصائي]]
+[[تداول الخيارات]]
+[[الأسواق المالية]]
+[[إدارة المخاطر]]
+[[العملات المشفرة]]
+[[البيتكوين]]
+[[الإيثيريوم]]
+[[تحليل البيانات الاستكشافي]]
+[[هندسة الميزات]]
+[[مقاييس الأداء]]
+[[السلاسل الزمنية]]
+[[Python]]
+[[R]]
+[[Pandas]]
+[[Scikit-learn]]
+[[TensorFlow]]
+[[Keras]]
+[[Tableau]]
+[[Power BI]]
-* [[Kaggle Learn]]: دورات تدريبية مجانية حول علم البيانات.
-* [[Scikit-learn]]: مكتبة بايثون للتعلم الآلي.
-* [[TensorFlow]]: إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي.
-* [[PyTorch]]: إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي.
-* [[Stack Overflow]]:  منتدى للمبرمجين وعلماء البيانات.
-أتمنى أن يكون هذا المقال بمثابة نقطة انطلاق جيدة لمغامرتك في عالم مسابقات علم البيانات!
-[[Category:الفئة:علم_البيانات]]
 == ابدأ التداول الآن ==
@@ Line 107: / Line 117: @@
 ✓ تنبيهات باتجاهات السوق
 ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
+[[Category:علوم البيانات]]