Data Science Training: Difference between revisions

Latest revision as of 11:26, 6 May 2025

تدريب علم البيانات: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء، وعلوم الحاسوب، والمعرفة المتخصصة في مجال معين لاستخلاص رؤى قيمة من البيانات. أصبح هذا المجال ذا أهمية متزايدة في العصر الرقمي الحالي، حيث تتولد كميات هائلة من البيانات يوميًا. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة عامة شاملة على تدريب علم البيانات للمبتدئين، مع التركيز على المهارات الأساسية، ومسارات التعلم، والموارد المتاحة.

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات ليس مجرد تحليل للبيانات؛ بل هو عملية شاملة تتضمن:

جمع البيانات: الحصول على البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، وملفات السجلات، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs).
تنظيف البيانات: معالجة البيانات المفقودة أو غير المتسقة أو الخاطئة.
تحليل البيانات: استخدام الأساليب الإحصائية والرياضية لاستكشاف البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات.
تصور البيانات: تقديم النتائج بطريقة سهلة الفهم باستخدام الرسوم البيانية والجداول.
نمذجة البيانات: بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning).
تفسير البيانات: استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من النماذج وتقديمها لأصحاب المصلحة.

المهارات الأساسية لعالم البيانات

لكي تصبح عالم بيانات ناجحًا، تحتاج إلى تطوير مجموعة متنوعة من المهارات، بما في ذلك:

الإحصاء: فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية مثل الاحتمالات، والتوزيعات، والاختبارات الإحصائية. الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستدلالي هما أساسيان.
البرمجة: إتقان لغات البرمجة مثل Python وR، وهما الأكثر شيوعًا في علم البيانات. كما أن معرفة SQL ضرورية للتعامل مع قواعد البيانات.
التعلم الآلي: فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة مثل الانحدار الخطي، الأشجار القرارية، الشبكات العصبية، والتعلم العميق.
تصور البيانات: القدرة على إنشاء رسوم بيانية ولوحات معلومات فعالة باستخدام أدوات مثل Tableau وPower BI.
معالجة البيانات: التعامل مع البيانات الكبيرة باستخدام أدوات مثل Apache Spark وHadoop.
التفكير النقدي وحل المشكلات: القدرة على تحديد المشكلات، وتحليل البيانات، واقتراح حلول.

مسارات التعلم لتدريب علم البيانات

هناك العديد من المسارات المتاحة لتعلم علم البيانات، بما في ذلك:

الدورات التدريبية عبر الإنترنت: توفر منصات مثل Coursera وedX وUdacity وDataCamp دورات تدريبية شاملة في علم البيانات.
المعسكرات التدريبية (Bootcamps): تقدم معسكرات تدريبية مكثفة تدريبًا عمليًا على المهارات الأساسية لعلم البيانات.
الدرجات العلمية: الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير في علم البيانات أو مجال ذي صلة.
التعلم الذاتي: استخدام الكتب والمقالات والموارد عبر الإنترنت لتعلم علم البيانات بشكل مستقل. مكتبة Kaggle هي مصدر ممتاز لمجموعات البيانات والمشاريع.

موارد إضافية لتعلم علم البيانات

Kaggle: منصة للمسابقات والبيانات المفتوحة ومجتمع علم البيانات.
GitHub: مستودع مفتوح المصدر للتعليمات البرمجية والمشاريع.
Stack Overflow: منتدى للأسئلة والأجوبة المتعلقة بالبرمجة وعلم البيانات.
Towards Data Science: مدونة تنشر مقالات حول علم البيانات والتعلم الآلي.
Medium: منصة نشر تسمح بمشاركة الأفكار والمعرفة حول علم البيانات.

علم البيانات وتداول الخيارات الثنائية

على الرغم من أن علم البيانات وتداول الخيارات الثنائية هما مجالان مختلفان، إلا أنه يمكن تطبيق مبادئ علم البيانات لتحسين استراتيجيات التداول. يمكن استخدام التحليل الزمني و تحليل المشاعر و النماذج التنبؤية لتحليل بيانات السوق والتنبؤ بحركات الأسعار. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن تداول الخيارات الثنائية ينطوي على مخاطر عالية، ولا يوجد ضمان للربح.

استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية بناءً على علم البيانات

استراتيجية المتوسط المتحرك: استخدام المتوسط المتحرك لتحديد الاتجاه العام للسوق.
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI): استخدام RSI لتحديد حالات ذروة الشراء والبيع.
استراتيجية بولينجر باندز: استخدام بولينجر باندز لتحديد التقلبات وتقلبات الأسعار.
استراتيجية MACD: استخدام MACD لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
استراتيجية فيبوناتشي: استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
تحليل الحجم: استخدام حجم التداول لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط التحول المحتملة.
التحليل الفني المتقدم: أنماط الشموع اليابانية، إيخيموكو كلاود، مؤشر ADX.
التعلم الآلي في التداول: شبكات عصبية متكررة (RNN)، خوارزميات التداول الخوارزمي.
تحليل الارتباط: تحليل الارتباط المتقاطع، تحليل الارتباط الذاتي.
تحليل السلاسل الزمنية: نماذج ARIMA، نماذج GARCH.
تحسين المحفظة: نظرية المحفظة الحديثة، تحسين ماركوفيتز.
اكتشاف الاحتيال: خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة.
تحليل المخاطر: القيمة المعرضة للخطر (VaR)، اختبار الضغط.
التحليل الأساسي باستخدام البيانات: بيانات الاقتصاد الكلي، بيانات الشركة.
التحليل النصي للسوق: تحليل المشاعر الإخبارية.

خاتمة

تدريب علم البيانات هو استثمار قيم في مستقبلك المهني. من خلال تطوير المهارات الأساسية واختيار مسار التعلم المناسب، يمكنك أن تصبح عالم بيانات ناجحًا والمساهمة في حل المشكلات المعقدة في مختلف المجالات. تذكر أن التعلم المستمر والتكيف مع التطورات الجديدة في هذا المجال هما مفتاح النجاح.

Data Mining Big Data Data Visualization Machine Learning Algorithms Statistical Modeling Data Wrangling Business Intelligence Predictive Analytics Data Governance Cloud Computing for Data Science Database Management Data Security Data Ethics Data Storytelling Deep Learning

[[Category:**الفئة:علم_البيانات**]

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: @@
-## تدريب علم البيانات للمتداولين في سوق العملات المشفرة
+=== تدريب علم البيانات: دليل شامل للمبتدئين ===
 '''مقدمة'''
-علم البيانات (Data Science) أصبح أداة لا غنى عنها في عالم التداول، وخاصة في سوق [[العملات المشفرة]] المتقلب. هذا المقال موجه للمبتدئين، ويهدف إلى شرح أهمية تدريب علم البيانات للمتداولين، وكيف يمكن استخدامه لتحسين الأداء في التداول، مع التركيز على سوق [[الخيارات الثنائية]] و [[العقود الآجلة]] للعملات المشفرة. سنستعرض المفاهيم الأساسية، والأدوات المستخدمة، والمهارات المطلوبة، وكيفية تطبيقها عملياً.
+علم البيانات (Data Science) هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء، وعلوم الحاسوب، والمعرفة المتخصصة في مجال معين لاستخلاص رؤى قيمة من البيانات.  أصبح هذا المجال ذا أهمية متزايدة في العصر الرقمي الحالي، حيث تتولد كميات هائلة من البيانات يوميًا.  يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة عامة شاملة على تدريب علم البيانات للمبتدئين، مع التركيز على المهارات الأساسية، ومسارات التعلم، والموارد المتاحة.
 == ما هو علم البيانات؟ ==
-علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين [[الإحصاء]]، و[[علوم الحاسوب]]، و[[مجال الأعمال]] لاستخراج المعرفة والرؤى المفيدة من البيانات. في سياق التداول، يعني ذلك تحليل البيانات التاريخية للأسعار، وحجم التداول، والمؤشرات الاقتصادية، والأخبار، وحتى بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، لتحديد الأنماط والاتجاهات التي يمكن استخدامها للتنبؤ بحركات الأسعار واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
+علم البيانات ليس مجرد تحليل للبيانات؛ بل هو عملية شاملة تتضمن:
-== لماذا علم البيانات مهم في تداول العملات المشفرة؟ ==
+*   '''جمع البيانات:''' الحصول على البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، وملفات السجلات، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs).
+*   '''تنظيف البيانات:''' معالجة البيانات المفقودة أو غير المتسقة أو الخاطئة.
+*   '''تحليل البيانات:''' استخدام الأساليب الإحصائية والرياضية لاستكشاف البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات.
+*   '''تصور البيانات:''' تقديم النتائج بطريقة سهلة الفهم باستخدام الرسوم البيانية والجداول.
+*   '''نمذجة البيانات:''' بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning).
+*   '''تفسير البيانات:''' استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من النماذج وتقديمها لأصحاب المصلحة.
-سوق العملات المشفرة يختلف عن الأسواق المالية التقليدية في عدة جوانب، منها التقلب الشديد، وعدم وجود تنظيم صارم، وتأثير الأخبار و[[وسائل التواصل الاجتماعي]] على الأسعار. هذا يجعل التداول في هذا السوق أكثر صعوبة، ويتطلب أدوات وتقنيات متقدمة لتحليل البيانات واتخاذ القرارات. علم البيانات يوفر هذه الأدوات والتقنيات، مما يساعد المتداولين على:
+== المهارات الأساسية لعالم البيانات ==
-*   '''تحديد الأنماط والاتجاهات:''' باستخدام [[تحليل السلاسل الزمنية]]، يمكن تحديد الأنماط المتكررة في بيانات الأسعار، والتنبؤ بالحركات المستقبلية.
+لكي تصبح عالم بيانات ناجحًا، تحتاج إلى تطوير مجموعة متنوعة من المهارات، بما في ذلك:
-*   '''إدارة المخاطر:''' باستخدام [[النماذج الإحصائية]]، يمكن تقييم المخاطر المرتبطة بكل صفقة، وتحديد حجم الصفقة المناسب.
-*   '''تحسين استراتيجيات التداول:''' باستخدام [[التعلم الآلي]]، يمكن تطوير استراتيجيات تداول آلية تتكيف مع ظروف السوق المتغيرة.
-*   '''اكتشاف الفرص:''' باستخدام [[تنقيب البيانات]]، يمكن اكتشاف فرص تداول غير واضحة للعين المجردة.
-== المهارات الأساسية لعالم بيانات التداول ==
+*   '''الإحصاء:''' فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية مثل الاحتمالات، والتوزيعات، والاختبارات الإحصائية. [[الإحصاء الوصفي]] و[[الإحصاء الاستدلالي]] هما أساسيان.
+*   '''البرمجة:''' إتقان لغات البرمجة مثل [[Python]] و[[R]]، وهما الأكثر شيوعًا في علم البيانات.  كما أن معرفة [[SQL]] ضرورية للتعامل مع قواعد البيانات.
+*   '''التعلم الآلي:''' فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة مثل [[الانحدار الخطي]]، [[الأشجار القرارية]]، [[الشبكات العصبية]]، و[[التعلم العميق]].
+*   '''تصور البيانات:''' القدرة على إنشاء رسوم بيانية ولوحات معلومات فعالة باستخدام أدوات مثل [[Tableau]] و[[Power BI]].
+*   '''معالجة البيانات:''' التعامل مع البيانات الكبيرة باستخدام أدوات مثل [[Apache Spark]] و[[Hadoop]].
+*   '''التفكير النقدي وحل المشكلات:''' القدرة على تحديد المشكلات، وتحليل البيانات، واقتراح حلول.
-لتطبيق علم البيانات في التداول، يجب امتلاك مجموعة من المهارات الأساسية، بما في ذلك:
+== مسارات التعلم لتدريب علم البيانات ==
-*   '''الإحصاء:''' فهم المفاهيم الإحصائية الأساسية مثل [[التوزيعات الاحتمالية]]، و[[الانحدار]]، و[[الاختبارات الإحصائية]].
+هناك العديد من المسارات المتاحة لتعلم علم البيانات، بما في ذلك:
-*   '''برمجة:''' إتقان لغة برمجة مثل [[Python]] أو [[R]]، والتي تستخدم على نطاق واسع في علم البيانات.
-*   '''قواعد البيانات:''' القدرة على التعامل مع قواعد البيانات واستخراج البيانات منها، باستخدام لغات مثل [[SQL]].
-*   '''التعلم الآلي:''' فهم خوارزميات التعلم الآلي المختلفة، مثل [[الانحدار الخطي]]، و[[الأشجار القرارية]]، و[[الشبكات العصبية]].
-*   '''تصور البيانات:''' القدرة على تمثيل البيانات بشكل مرئي باستخدام أدوات مثل [[Matplotlib]] و[[Seaborn]].
-== أدوات علم البيانات المستخدمة في التداول ==
+*   '''الدورات التدريبية عبر الإنترنت:''' توفر منصات مثل [[Coursera]] و[[edX]] و[[Udacity]] و[[DataCamp]] دورات تدريبية شاملة في علم البيانات.
+*   '''المعسكرات التدريبية (Bootcamps):''' تقدم معسكرات تدريبية مكثفة تدريبًا عمليًا على المهارات الأساسية لعلم البيانات.
+*   '''الدرجات العلمية:''' الحصول على درجة البكالوريوس أو الماجستير في علم البيانات أو مجال ذي صلة.
+*   '''التعلم الذاتي:''' استخدام الكتب والمقالات والموارد عبر الإنترنت لتعلم علم البيانات بشكل مستقل.  [[مكتبة Kaggle]] هي مصدر ممتاز لمجموعات البيانات والمشاريع.
-هناك العديد من الأدوات المتاحة لعالم بيانات التداول، بما في ذلك:
+== موارد إضافية لتعلم علم البيانات ==
-*   '''Python:''' لغة البرمجة الأكثر شيوعاً في علم البيانات.
+*   '''Kaggle:''' منصة للمسابقات والبيانات المفتوحة ومجتمع علم البيانات.
-*   '''R:''' لغة برمجة قوية أخرى تستخدم في التحليل الإحصائي.
+*   '''GitHub:''' مستودع مفتوح المصدر للتعليمات البرمجية والمشاريع.
-*   '''Pandas:''' مكتبة Python لمعالجة وتحليل البيانات.
+*   '''Stack Overflow:''' منتدى للأسئلة والأجوبة المتعلقة بالبرمجة وعلم البيانات.
-*   '''NumPy:''' مكتبة Python للحسابات العلمية.
+*   '''Towards Data Science:''' مدونة تنشر مقالات حول علم البيانات والتعلم الآلي.
-*   '''Scikit-learn:''' مكتبة Python للتعلم الآلي.
+*   '''Medium:''' منصة نشر تسمح بمشاركة الأفكار والمعرفة حول علم البيانات.
-*   '''TensorFlow و Keras:''' مكتبات Python للتعلم العميق.
-*   '''Tableau و Power BI:''' أدوات لتصور البيانات.
-== تطبيق علم البيانات في تداول الخيارات الثنائية والعقود الآجلة للعملات المشفرة ==
+== علم البيانات وتداول الخيارات الثنائية ==
-يمكن استخدام علم البيانات في تداول [[الخيارات الثنائية]] و [[العقود الآجلة]] للعملات المشفرة بعدة طرق، بما في ذلك:
+على الرغم من أن علم البيانات وتداول الخيارات الثنائية هما مجالان مختلفان، إلا أنه يمكن تطبيق مبادئ علم البيانات لتحسين استراتيجيات التداول. يمكن استخدام [[التحليل الزمني]] و [[تحليل المشاعر]] و [[النماذج التنبؤية]] لتحليل بيانات السوق والتنبؤ بحركات الأسعار. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن تداول الخيارات الثنائية ينطوي على مخاطر عالية، ولا يوجد ضمان للربح.
-*   '''التنبؤ باتجاه الأسعار:''' باستخدام نماذج التعلم الآلي، يمكن التنبؤ باتجاه الأسعار على المدى القصير، مما يساعد في اتخاذ قرارات تداول مربحة في الخيارات الثنائية.
+== استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية بناءً على علم البيانات ==
-*   '''تحديد نقاط الدخول والخروج:''' باستخدام [[التحليل الفني]] و[[تحليل حجم التداول]]، يمكن تحديد نقاط الدخول والخروج المثالية للصفقات.
-*   '''إدارة المخاطر:''' باستخدام النماذج الإحصائية، يمكن تقييم المخاطر المرتبطة بكل صفقة، وتحديد حجم الصفقة المناسب.
-*   '''اكتشاف أنماط الشموع اليابانية:''' يمكن استخدام التعلم الآلي لاكتشاف أنماط [[الشموع اليابانية]] التي تشير إلى انعكاسات محتملة في الأسعار.
-== استراتيجيات التداول المعتمدة على علم البيانات ==
-هناك العديد من استراتيجيات التداول التي تعتمد على علم البيانات، بما في ذلك:
 *   '''استراتيجية المتوسط المتحرك:''' استخدام [[المتوسط المتحرك]] لتحديد الاتجاه العام للسوق.
-*   '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):''' استخدام [[مؤشر القوة النسبية]] لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
+*   '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):''' استخدام [[RSI]] لتحديد حالات ذروة الشراء والبيع.
-*   '''استراتيجية خطوط بولينجر:''' استخدام [[خطوط بولينجر]] لتحديد التقلبات المحتملة في الأسعار.
+*   '''استراتيجية بولينجر باندز:''' استخدام [[بولينجر باندز]] لتحديد التقلبات وتقلبات الأسعار.
-*   '''استراتيجية MACD:''' استخدام [[مؤشر الماكد]] لتحديد نقاط التقاطع المحتملة في الأسعار.
+*   '''استراتيجية MACD:''' استخدام [[MACD]] لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
-*   '''استراتيجية فيبوناتشي:''' استخدام [[مستويات فيبوناتشي]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
+*   '''استراتيجية فيبوناتشي:''' استخدام [[مستويات فيبوناتشي]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
-*   '''استراتيجية Ichimoku Cloud:''' استخدام [[سحابة إيشيموكو]] لتحديد الاتجاه العام للسوق ومستويات الدعم والمقاومة.
+*   '''تحليل الحجم:''' استخدام [[حجم التداول]] لتأكيد الاتجاهات وتحديد نقاط التحول المحتملة.
-*   '''استراتيجية Elliot Wave:''' استخدام [[نظرية موجات إليوت]] للتنبؤ بحركات الأسعار على المدى الطويل.
+*   '''التحليل الفني المتقدم:''' [[أنماط الشموع اليابانية]]، [[إيخيموكو كلاود]]، [[مؤشر ADX]].
-*   '''استراتيجية Volume Spread Analysis (VSA):''' استخدام [[تحليل حجم التداول]] لتحديد قوة الشراء والبيع في السوق.
+*   '''التعلم الآلي في التداول:''' [[شبكات عصبية متكررة (RNN)]]، [[خوارزميات التداول الخوارزمي]].
-*   '''استراتيجية Order Book Analysis:''' تحليل [[دفتر الأوامر]] لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
+*  '''تحليل الارتباط:''' [[تحليل الارتباط المتقاطع]]، [[تحليل الارتباط الذاتي]].
-*   '''استراتيجية Sentiment Analysis:''' تحليل [[تحليل المشاعر]] من وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار لتحديد معنويات السوق.
+*  '''تحليل السلاسل الزمنية:''' [[نماذج ARIMA]]، [[نماذج GARCH]].
-*   '''استراتيجية Arbitrage Trading:''' استغلال [[فرص المراجحة]] بين منصات التداول المختلفة.
+*  '''تحسين المحفظة:''' [[نظرية المحفظة الحديثة]]، [[تحسين ماركوفيتز]].
-*   '''استراتيجية High-Frequency Trading (HFT):''' استخدام [[التداول عالي التردد]] للاستفادة من الفروق الصغيرة في الأسعار.
+*  '''اكتشاف الاحتيال:''' [[خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة]].
-*   '''استراتيجية Pairs Trading:''' التداول على [[أزواج العملات]] التي تظهر ارتباطًا قويًا.
+*  '''تحليل المخاطر:''' [[القيمة المعرضة للخطر (VaR)]]، [[اختبار الضغط]].
-*   '''استراتيجية Mean Reversion:''' التداول على [[العودة إلى المتوسط]].
+*  '''التحليل الأساسي باستخدام البيانات:''' [[بيانات الاقتصاد الكلي]]، [[بيانات الشركة]].
-*   '''استراتيجية Trend Following:''' التداول مع [[اتجاه السوق]].
+*  '''التحليل النصي للسوق:''' [[تحليل المشاعر الإخبارية]].
-== مصادر لتعلم علم البيانات للتداول ==
-*   '''Coursera و Udemy:''' منصات تعليمية تقدم دورات في علم البيانات والتداول.
-*   '''DataCamp:''' منصة تعليمية متخصصة في علم البيانات.
-*   '''Kaggle:''' منصة للمسابقات في علم البيانات.
-*   '''كتب علم البيانات:''' هناك العديد من الكتب المتاحة التي تغطي موضوع علم البيانات، مثل "Python for Data Analysis" و "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow".
-*   '''المقالات والمدونات:''' هناك العديد من المقالات والمدونات التي تتناول موضوع علم البيانات والتداول، والتي يمكن أن تكون مفيدة للمبتدئين.
-'''خاتمة'''
+==  خاتمة ==
-تدريب علم البيانات يمثل استثماراً قيماً للمتداولين في سوق العملات المشفرة. من خلال اكتساب المهارات والمعرفة اللازمة، يمكن للمتداولين تحسين أدائهم، وإدارة المخاطر بشكل أفضل، واكتشاف فرص تداول جديدة. مع استمرار تطور سوق العملات المشفرة، سيصبح علم البيانات أكثر أهمية في تحديد النجاح في هذا السوق.
+تدريب علم البيانات هو استثمار قيم في مستقبلك المهني. من خلال تطوير المهارات الأساسية واختيار مسار التعلم المناسب، يمكنك أن تصبح عالم بيانات ناجحًا والمساهمة في حل المشكلات المعقدة في مختلف المجالات.  تذكر أن التعلم المستمر والتكيف مع التطورات الجديدة في هذا المجال هما مفتاح النجاح.
-[[تحليل البيانات]]
+[[Data Mining]]
-[[التعلم العميق]]
+[[Big Data]]
-[[الذكاء الاصطناعي]]
+[[Data Visualization]]
-[[التداول الخوارزمي]]
+[[Machine Learning Algorithms]]
-[[إدارة المحافظ]]
+[[Statistical Modeling]]
-[[تحليل المخاطر]]
+[[Data Wrangling]]
-[[الاستثمار]]
+[[Business Intelligence]]
-[[التحليل الأساسي]]
+[[Predictive Analytics]]
-[[التحليل الفني]]
+[[Data Governance]]
-[[الشموع اليابانية]]
+[[Cloud Computing for Data Science]]
-[[مؤشرات التداول]]
+[[Database Management]]
-[[العملات الرقمية]]
+[[Data Security]]
-[[بلوك تشين]]
+[[Data Ethics]]
-[[البيتكوين]]
+[[Data Storytelling]]
-[[الإيثيريوم]]
+[[Deep Learning]]
-[[العملات البديلة]]
-[[سوق العقود الآجلة]]
-[[الخيارات]]
-[[التحليل الإحصائي]]
-[[Category:الفئة:علم_البيانات]]
+[[Category:**الفئة:علم_البيانات**]
 == ابدأ التداول الآن ==
@@ Line 112: / Line 97: @@
 ✓ تنبيهات باتجاهات السوق
 ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
+[[Category:Data science]]