Data Science Interview Questions: Difference between revisions

Latest revision as of 11:24, 6 May 2025

أسئلة مقابلات علم البيانات

تهدف هذه المقالة إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول أسئلة المقابلات الشائعة في مجال علم البيانات. سواء كنت تستعد لمقابلتك الأولى أو تسعى إلى تحسين مهاراتك، فإن فهم أنواع الأسئلة التي قد تواجهها أمر بالغ الأهمية. سنغطي هنا مجموعة متنوعة من الأسئلة المتعلقة بالإحصاء، والبرمجة، والتعلم الآلي، وحل المشكلات، بالإضافة إلى أسئلة تتعلق بسلوكياتك وخبراتك.

الإحصاء والاحتمالات

أسئلة الإحصاء والاحتمالات هي أساس علم البيانات. غالبًا ما يهدف أصحاب العمل إلى تقييم فهمك للمفاهيم الأساسية وقدرتك على تطبيقها على سيناريوهات واقعية.

**ما هو الفرق بين المتوسط والوسيط والمنوال؟** (Mean, Median, Mode) هذا سؤال كلاسيكي يختبر فهمك للإحصاء الوصفي.
**اشرح مفهوم الانحراف المعياري.** (Standard Deviation) فهم الانحراف المعياري ضروري لتقييم تشتت البيانات.
**ما هو اختبار الفرضيات؟** (Hypothesis Testing) يختبر هذا السؤال قدرتك على تصميم وتنفيذ اختبارات إحصائية للتحقق من صحة الفرضيات.
**ما هو التوزيع الطبيعي؟** (Normal Distribution) يعتبر التوزيع الطبيعي أساسيًا في العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
**ما هو مفهوم القيمة الاحتمالية (P-value)؟** (P-value) فهم القيمة الاحتمالية أمر بالغ الأهمية لتفسير نتائج اختبارات الفرضيات.
**ما هو الانحدار الخطي؟** (Linear Regression) يعد الانحدار الخطي أحد أبسط وأكثر خوارزميات التعلم الآلي شيوعًا.
**ما هو الارتباط؟** (Correlation) فهم العلاقة بين المتغيرات أمر ضروري للتحليل.

البرمجة

غالبًا ما تتطلب وظائف علم البيانات إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل، مثل Python أو R.

**اشرح الفرق بين القوائم والمجموعات في Python.** (Lists and Sets in Python) يختبر هذا السؤال فهمك لهياكل البيانات الأساسية.
**ما هي مكتبة Pandas؟ وكيف تستخدمها لمعالجة البيانات؟** (Pandas Library) تعتبر Pandas أداة قوية للعمل مع البيانات المنظمة.
**ما هي مكتبة NumPy؟ وكيف تستخدمها في العمليات الحسابية؟** (NumPy Library) NumPy هي مكتبة أساسية للحسابات العددية في Python.
**اكتب دالة Python لحساب مضروب عدد.** (Factorial Function in Python) هذا سؤال برمجة بسيط يختبر قدرتك على كتابة التعليمات البرمجية.
**ما هو مفهوم البرمجة الشيئية؟** (Object-Oriented Programming) فهم البرمجة الشيئية يسمح لك بكتابة تعليمات برمجية أكثر تنظيمًا وقابلية للصيانة.
**كيف تتعامل مع البيانات المفقودة في Python؟** (Handling Missing Data in Python) التعامل مع البيانات المفقودة هو جزء أساسي من عملية تنظيف البيانات.

التعلم الآلي

أسئلة التعلم الآلي هي قلب مقابلات علم البيانات.

**ما هو الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟** (Supervised vs. Unsupervised Learning) فهم هذه المفاهيم الأساسية أمر ضروري.
**اشرح مفهوم التجهيز الزائد والتجهيز الناقص.** (Overfitting and Underfitting) التجهيز الزائد والتجهيز الناقص هما مشكلتان شائعتان في التعلم الآلي.
**ما هي خوارزمية k-means؟** (K-Means Algorithm) K-means هي خوارزمية شائعة للتجميع.
**ما هو شجرة القرار؟** (Decision Tree) تعتبر أشجار القرار سهلة الفهم والتفسير.
**ما هو الغابة العشوائية؟** (Random Forest) الغابة العشوائية هي مجموعة من أشجار القرار.
**ما هي الشبكات العصبية؟** (Neural Networks) الشبكات العصبية هي نماذج قوية للتعلم الآلي.
**ما هو مقياس الدقة (Precision) والاسترجاع (Recall)؟** (Precision and Recall) هذه المقاييس تستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف.
**ما هو مقياس F1؟** (F1 Score) مقياس F1 هو متوسط توافقي للدقة والاسترجاع.

حل المشكلات

يهدف أصحاب العمل إلى تقييم قدرتك على التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة.

**كيف ستتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة جدًا لا يمكن تحميلها في الذاكرة؟** (Handling Large Datasets) هذا سؤال شائع يختبر قدرتك على التعامل مع تحديات البيانات الضخمة.
**كيف ستقوم بتصميم نظام للتنبؤ بسعر سهم معين؟** (Predicting Stock Prices) هذا سؤال مفتوح يتيح لك إظهار مهاراتك في التفكير النقدي.
**كيف ستقوم بتحديد العملاء المحتملين في شركة تجارة إلكترونية؟** (Identifying Potential Customers) هذا سؤال عملي يختبر قدرتك على تطبيق مفاهيم علم البيانات على سيناريو واقعي.

الأسئلة السلوكية

تهدف الأسئلة السلوكية إلى تقييم مهاراتك الشخصية وقدرتك على العمل في فريق.

**صف موقفًا واجهت فيه تحديًا صعبًا وكيف تعاملت معه.**
**صف مشروعًا عملت عليه وكان له تأثير كبير.**
**كيف تتعامل مع التعليقات النقدية؟**
**ما هي نقاط قوتك وضعفك؟**

استراتيجيات إضافية للتحضير

**راجع مفاهيم الإحصاء الوصفي و الإحصاء الاستدلالي.**
**تدرب على كتابة التعليمات البرمجية في Python أو R.**
**تعرف على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة مثل الانحدار اللوجستي و آلات الدعم المتجه.**
**استعد للإجابة على أسئلة حول تصوير البيانات باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn.**
**تدرب على حل مشاكل SQL و تحليل البيانات.**

استراتيجيات التداول ذات الصلة

التحليل الفني وحجم التداول

آمل أن يكون هذا الدليل مفيدًا لك في التحضير لمقابلات علم البيانات. تذكر أن الممارسة والتفكير النقدي هما مفتاح النجاح.

علم البيانات التعلم الآلي الإحصاء Python R Pandas NumPy SQL تصوير البيانات Matplotlib Seaborn الانحدار اللوجستي آلات الدعم المتجه الإحصاء الوصفي الإحصاء الاستدلالي البيانات الضخمة تحليل البيانات TensorFlow Keras Scikit-learn Data Mining Big Data Data Visualization

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: @@
-[[ملف:Data_Science_Interview.png|thumb|300px|صورة توضيحية لمقابلة عمل في علم البيانات]]
+== أسئلة مقابلات علم البيانات ==
-=== أسئلة مقابلات علم البيانات: دليل شامل للمبتدئين ===
+تهدف هذه المقالة إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول أسئلة المقابلات الشائعة في مجال [[علم البيانات]]. سواء كنت تستعد لمقابلتك الأولى أو تسعى إلى تحسين مهاراتك، فإن فهم أنواع الأسئلة التي قد تواجهها أمر بالغ الأهمية. سنغطي هنا مجموعة متنوعة من الأسئلة المتعلقة بالإحصاء، والبرمجة، والتعلم الآلي، وحل المشكلات، بالإضافة إلى أسئلة تتعلق بسلوكياتك وخبراتك.
-علم البيانات هو مجال متنامٍ باستمرار، والطلب على متخصصي البيانات ذو كفاءة عالية في ازدياد. الحصول على وظيفة في هذا المجال يتطلب أكثر من مجرد معرفة تقنية؛ بل يتطلب القدرة على التفكير النقدي وحل المشكلات وشرح المفاهيم المعقدة بطريقة مبسطة. هذه المقالة تقدم نظرة عامة شاملة على أنواع الأسئلة التي قد تواجهها في [[مقابلة عمل]] في مجال علم البيانات، وتستهدف بشكل خاص [[المبتدئين]] الراغبين في دخول هذا المجال.
+=== الإحصاء والاحتمالات ===
-== 1. أسئلة حول المفاهيم الأساسية في الإحصاء والاحتمالات ==
+أسئلة الإحصاء والاحتمالات هي أساس علم البيانات. غالبًا ما يهدف أصحاب العمل إلى تقييم فهمك للمفاهيم الأساسية وقدرتك على تطبيقها على سيناريوهات واقعية.
-غالبًا ما تبدأ مقابلات علم البيانات بتقييم فهمك للمبادئ الإحصائية الأساسية. تتضمن بعض الأسئلة الشائعة:
+*   **ما هو الفرق بين المتوسط والوسيط والمنوال؟** (Mean, Median, Mode) هذا سؤال كلاسيكي يختبر فهمك للإحصاء الوصفي.
+*   **اشرح مفهوم الانحراف المعياري.** (Standard Deviation) فهم الانحراف المعياري ضروري لتقييم تشتت البيانات.
+*   **ما هو اختبار الفرضيات؟** (Hypothesis Testing) يختبر هذا السؤال قدرتك على تصميم وتنفيذ اختبارات إحصائية للتحقق من صحة الفرضيات.
+*   **ما هو التوزيع الطبيعي؟** (Normal Distribution) يعتبر التوزيع الطبيعي أساسيًا في العديد من خوارزميات التعلم الآلي.
+*   **ما هو مفهوم القيمة الاحتمالية (P-value)؟** (P-value) فهم القيمة الاحتمالية أمر بالغ الأهمية لتفسير نتائج اختبارات الفرضيات.
+*   **ما هو الانحدار الخطي؟** (Linear Regression) يعد الانحدار الخطي أحد أبسط وأكثر خوارزميات التعلم الآلي شيوعًا.
+*   **ما هو الارتباط؟** (Correlation) فهم العلاقة بين المتغيرات أمر ضروري للتحليل.
-*   **ما هو الفرق بين المتوسط والوسيط والمنوال؟** ([[المتوسط الحسابي]]، [[الوسيط]]، [[المنوال]]): فهم هذه المقاييس المركزية أمر بالغ الأهمية لتحليل البيانات.
+=== البرمجة ===
-*   **ما هو الانحراف المعياري؟ وكيف يفسر؟** ([[الانحراف المعياري]]): يوضح مدى تشتت البيانات حول المتوسط.
-*   **ما هو التوزيع الطبيعي؟ ولماذا هو مهم؟** ([[التوزيع الطبيعي]]): توزيع شائع في العديد من الظواهر الطبيعية، وهو أساس للعديد من الاختبارات الإحصائية.
-*   **ما هو اختبار الفرضيات؟** ([[اختبار الفرضيات]]: عملية اتخاذ قرار حول صحة فرضية بناءً على الأدلة.
-*   **اشرح مفهوم قيمة p (p-value).** ([[قيمة الاحتمال]]):  احتمالية الحصول على نتائج متطرفة مثل تلك التي تم الحصول عليها، بافتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة.
-*   **ما هو الفرق بين الارتباط والسببية؟** ([[الارتباط]]، [[السببية]]): الارتباط يشير إلى وجود علاقة بين متغيرين، بينما تشير السببية إلى أن أحد المتغيرين يسبب الآخر.
-== 2. أسئلة حول تعلم الآلة ==
+غالبًا ما تتطلب وظائف علم البيانات إتقان لغة برمجة واحدة على الأقل، مثل [[Python]] أو [[R]].
-بعد تقييم أساسيات الإحصاء، ستركز المقابلة على معرفتك بتعلم الآلة.
+*   **اشرح الفرق بين القوائم والمجموعات في Python.** (Lists and Sets in Python) يختبر هذا السؤال فهمك لهياكل البيانات الأساسية.
+*   **ما هي مكتبة Pandas؟ وكيف تستخدمها لمعالجة البيانات؟** (Pandas Library) تعتبر Pandas أداة قوية للعمل مع البيانات المنظمة.
+*   **ما هي مكتبة NumPy؟ وكيف تستخدمها في العمليات الحسابية؟** (NumPy Library) NumPy هي مكتبة أساسية للحسابات العددية في Python.
+*   **اكتب دالة Python لحساب مضروب عدد.** (Factorial Function in Python) هذا سؤال برمجة بسيط يختبر قدرتك على كتابة التعليمات البرمجية.
+*   **ما هو مفهوم البرمجة الشيئية؟** (Object-Oriented Programming) فهم البرمجة الشيئية يسمح لك بكتابة تعليمات برمجية أكثر تنظيمًا وقابلية للصيانة.
+*   **كيف تتعامل مع البيانات المفقودة في Python؟** (Handling Missing Data in Python) التعامل مع البيانات المفقودة هو جزء أساسي من عملية تنظيف البيانات.
-*   **ما هو الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟** ([[التعلم الخاضع للإشراف]]، [[التعلم غير الخاضع للإشراف]]):  التعلم الخاضع للإشراف يستخدم بيانات مُصنفة، بينما التعلم غير الخاضع للإشراف يعمل على بيانات غير مُصنفة.
+=== التعلم الآلي ===
-*   **اذكر بعض خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف والغير خاضع للإشراف.** ([[خوارزميات التعلم الآلي]]): أمثلة: [[الانحدار الخطي]]، [[الانحدار اللوجستي]]، [[آلة المتجهات الداعمة]]، [[أشجار القرار]]، [[K-Means]]، [[التحليل الرئيسي للمكونات]].
-*   **ما هو overfitting (التجاوز) و underfitting (التقليل)؟ وكيف يمكن تجنبهم؟** ([[التجاوز]]، [[التقليل]]): التجاوز يحدث عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا وينفذ بشكل سيئ على بيانات جديدة، بينما يحدث التقليل عندما لا يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد بما فيه الكفاية.  يمكن تجنبهم باستخدام [[التحقق من الصحة المتقاطعة]] و [[التنظيم]].
-*   **اشرح مفهوم الدقة والاسترجاع (Precision and Recall).** ([[الدقة والاسترجاع]]): مقاييس لتقييم أداء نموذج التصنيف.
-*   **ما هو الـ F1-Score؟** ([[F1-Score]]): مقياس يجمع بين الدقة والاسترجاع.
-*   **ما هي الشبكات العصبية؟** ([[الشبكات العصبية]]): نموذج حسابي مستوحى من بنية الدماغ البشري.
-== 3. أسئلة حول لغات البرمجة والأدوات ==
+أسئلة التعلم الآلي هي قلب مقابلات علم البيانات.
-تعتبر إتقان لغات البرمجة والأدوات الأساسية أمرًا ضروريًا.
+*   **ما هو الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟** (Supervised vs. Unsupervised Learning) فهم هذه المفاهيم الأساسية أمر ضروري.
+*   **اشرح مفهوم التجهيز الزائد والتجهيز الناقص.** (Overfitting and Underfitting) التجهيز الزائد والتجهيز الناقص هما مشكلتان شائعتان في التعلم الآلي.
+*   **ما هي خوارزمية k-means؟** (K-Means Algorithm) K-means هي خوارزمية شائعة للتجميع.
+*   **ما هو شجرة القرار؟** (Decision Tree) تعتبر أشجار القرار سهلة الفهم والتفسير.
+*   **ما هو الغابة العشوائية؟** (Random Forest) الغابة العشوائية هي مجموعة من أشجار القرار.
+*   **ما هي الشبكات العصبية؟** (Neural Networks) الشبكات العصبية هي نماذج قوية للتعلم الآلي.
+*   **ما هو مقياس الدقة (Precision) والاسترجاع (Recall)؟** (Precision and Recall) هذه المقاييس تستخدم لتقييم أداء نماذج التصنيف.
+*   **ما هو مقياس F1؟** (F1 Score) مقياس F1 هو متوسط توافقي للدقة والاسترجاع.
-*   **هل لديك خبرة في Python أو R؟** ([[Python]]، [[R]]):  لغات البرمجة الأكثر شيوعًا في علم البيانات.
+=== حل المشكلات ===
-*   **ما هي مكتبات Python التي تعرفها؟** ([[Pandas]]، [[NumPy]]، [[Scikit-learn]]، [[Matplotlib]]، [[Seaborn]]):  مكتبات قوية لتحليل البيانات والتصور.
-*   **هل لديك خبرة في قواعد البيانات؟** ([[SQL]]، [[NoSQL]]):  القدرة على استخراج البيانات من قواعد البيانات أمر بالغ الأهمية.
-*   **ما هي أدوات التصور التي تستخدمها؟** ([[Tableau]]، [[Power BI]]):  أدوات لإنشاء تصورات بيانات تفاعلية.
-*   **هل لديك خبرة في استخدام Hadoop أو Spark؟** ([[Hadoop]]، [[Spark]]):  أدوات لمعالجة البيانات الضخمة.
-== 4. أسئلة حول حل المشكلات ودراسات الحالة ==
+يهدف أصحاب العمل إلى تقييم قدرتك على التفكير النقدي وحل المشكلات المعقدة.
-غالبًا ما تتضمن المقابلات أسئلة تتطلب منك التفكير بشكل نقدي وحل المشكلات.
+*   **كيف ستتعامل مع مجموعة بيانات كبيرة جدًا لا يمكن تحميلها في الذاكرة؟** (Handling Large Datasets) هذا سؤال شائع يختبر قدرتك على التعامل مع تحديات البيانات الضخمة.
+*   **كيف ستقوم بتصميم نظام للتنبؤ بسعر سهم معين؟** (Predicting Stock Prices) هذا سؤال مفتوح يتيح لك إظهار مهاراتك في التفكير النقدي.
+*   **كيف ستقوم بتحديد العملاء المحتملين في شركة تجارة إلكترونية؟** (Identifying Potential Customers) هذا سؤال عملي يختبر قدرتك على تطبيق مفاهيم علم البيانات على سيناريو واقعي.
-*   **كيف تتعامل مع البيانات المفقودة؟** ([[البيانات المفقودة]]):  هناك العديد من الطرق للتعامل مع البيانات المفقودة، مثل الحذف أو الاستبدال بالمتوسط أو الوسيط أو استخدام تقنيات الاستنباط.
+=== الأسئلة السلوكية ===
-*   **كيف تتعامل مع القيم المتطرفة؟** ([[القيم المتطرفة]]):  يمكن التعامل مع القيم المتطرفة عن طريق حذفها أو تحويلها أو استخدام تقنيات قوية.
-*   **صِف مشروعًا قمت به باستخدام علم البيانات.** ([[مشاريع علم البيانات]]):  كن مستعدًا لشرح مشروع قمت به بالتفصيل، بما في ذلك المشكلة التي حاولت حلها، والبيانات التي استخدمتها، والتقنيات التي استخدمتها، والنتائج التي توصلت إليها.
-*   **دراسة حالة:** قد يتم تزويدك بمجموعة بيانات بسيطة وتُطلب منك تحليلها واستخلاص رؤى.
-== 5. أسئلة إضافية ومتخصصة ==
+تهدف الأسئلة السلوكية إلى تقييم مهاراتك الشخصية وقدرتك على العمل في فريق.
-*   **ما هي أهم الاتجاهات الحالية في علم البيانات؟** ([[التعلم العميق]]، [[الذكاء الاصطناعي التوليدي]]، [[التحليلات التنبؤية]]):  إظهار معرفتك بأحدث التطورات في المجال.
+*   **صف موقفًا واجهت فيه تحديًا صعبًا وكيف تعاملت معه.**
-*   **ما هي أخلاقيات علم البيانات؟** ([[أخلاقيات علم البيانات]]):  الوعي بالقضايا الأخلاقية المتعلقة بجمع البيانات واستخدامها.
+*   **صف مشروعًا عملت عليه وكان له تأثير كبير.**
-*   **ما هي استراتيجيات التحسين المستخدمة في الخيارات الثنائية؟** ([[الخيارات الثنائية]]، [[استراتيجيات التداول]]، [[التحليل الفني]]، [[تحليل الحجم]]، [[مؤشر القوة النسبية]]، [[المتوسط المتحرك]]، [[خطوط بولينجر]]، [[الفيوناتشي]]، [[أنماط الشموع اليابانية]]، [[التحليل الأساسي]]، [[إدارة المخاطر]]، [[استراتيجية مارتينجال]]، [[استراتيجية المضاعفة]]، [[استراتيجية الاختراق]]، [[استراتيجية التداول المتأرجح]])
+*   **كيف تتعامل مع التعليقات النقدية؟**
+*   **ما هي نقاط قوتك وضعفك؟**
-== نصائح للنجاح في المقابلة ==
+=== استراتيجيات إضافية للتحضير ===
-*   **تدرب على الإجابة على الأسئلة الشائعة.**
+*   **راجع مفاهيم [[الإحصاء الوصفي]] و [[الإحصاء الاستدلالي]].**
-*   **راجع المفاهيم الأساسية في الإحصاء وتعلم الآلة.**
+*   **تدرب على كتابة التعليمات البرمجية في [[Python]] أو [[R]].**
-*   **استعد لشرح مشاريعك الخاصة بالتفصيل.**
+*   **تعرف على خوارزميات التعلم الآلي الشائعة مثل [[الانحدار اللوجستي]] و [[آلات الدعم المتجه]].**
-*   **كن واثقًا من نفسك وقدراتك.**
+*   **استعد للإجابة على أسئلة حول [[تصوير البيانات]] باستخدام أدوات مثل [[Matplotlib]] و [[Seaborn]].**
-*   **اطرح أسئلة على المحاور لإظهار اهتمامك.**
+*   **تدرب على حل مشاكل [[SQL]] و [[تحليل البيانات]].**
-[[تصنيف:الفئة:علم_البيانات]]
+=== استراتيجيات التداول ذات الصلة ===
+*   [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
+*   [[استراتيجية اختراق النطاق]]
+*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
+*   [[استراتيجية RSI]]
+*   [[استراتيجية MACD]]
+*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
+*   [[استراتيجية Ichimoku Kinko Hyo]]
+*   [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
+*   [[استراتيجية التداول اليومي]]
+*   [[استراتيجية التداول الخوارزمي]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على الأخبار]]
+*   [[استراتيجية التداول العكسي]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على التحليل الأساسي]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على التحليل الفني]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على حجم التداول]]
+=== التحليل الفني وحجم التداول ===
+*   [[الشموع اليابانية]]
+*   [[خطوط الاتجاه]]
+*   [[مستويات الدعم والمقاومة]]
+*   [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
+*   [[مؤشر المتوسط المتحرك للتقارب والتباعد (MACD)]]
+*   [[حجم التداول]]
+*   [[التقلب الضمني]]
+*   [[التحليل الموجي]]
+*   [[تصحيح فيبوناتشي]]
+*   [[مؤشر ستوكاستيك]]
+*   [[مؤشر ADX]]
+*   [[مؤشر Parabolic SAR]]
+*   [[مؤشر Ichimoku Cloud]]
+*   [[مؤشر Volume Weighted Average Price (VWAP)]]
+*   [[مؤشر On Balance Volume (OBV)]]
+آمل أن يكون هذا الدليل مفيدًا لك في التحضير لمقابلات علم البيانات. تذكر أن الممارسة والتفكير النقدي هما مفتاح النجاح.
+[[علم البيانات]]
+[[التعلم الآلي]]
+[[الإحصاء]]
+[[Python]]
+[[R]]
+[[Pandas]]
+[[NumPy]]
+[[SQL]]
+[[تصوير البيانات]]
+[[Matplotlib]]
+[[Seaborn]]
+[[الانحدار اللوجستي]]
+[[آلات الدعم المتجه]]
+[[الإحصاء الوصفي]]
+[[الإحصاء الاستدلالي]]
+[[البيانات الضخمة]]
+[[تحليل البيانات]]
+[[TensorFlow]]
+[[Keras]]
+[[Scikit-learn]]
+[[Data Mining]]
+[[Big Data]]
+[[Data Visualization]]
 == ابدأ التداول الآن ==
@@ Line 71: / Line 135: @@
 ✓ تنبيهات باتجاهات السوق
 ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
+[[Category:Data science]]