Data Science Career Paths: Difference between revisions

Latest revision as of 08:26, 23 April 2025

مسارات وظيفية في علم البيانات

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وعلوم الحاسوب ومعرفة المجال لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات. الطلب على متخصصي علم البيانات في ازدياد مستمر، مما يفتح الباب أمام مجموعة واسعة من المسارات الوظيفية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى استكشاف هذه المسارات بالتفصيل، مع التركيز على المهارات المطلوبة، والمسؤوليات، وإمكانات النمو.

1. عالم البيانات (Data Scientist)

يُعتبر عالم البيانات الوظيفة الأكثر شهرة في هذا المجال. يتطلب هذا الدور فهمًا عميقًا لـ التعلم الآلي، والتنقيب عن البيانات، وتصور البيانات.

المسؤوليات: جمع وتنظيف وتحليل البيانات، بناء نماذج تنبؤية، تقديم النتائج بطريقة مفهومة لأصحاب المصلحة.
المهارات المطلوبة: Python، R، SQL، الاحتمالات والإحصاء، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية.
الراتب المتوقع: يختلف حسب الخبرة والموقع، ولكن يمكن أن يتراوح بين 80,000 دولار و 150,000 دولار سنويًا أو أكثر.

2. مهندس البيانات (Data Engineer)

يركز مهندس البيانات على بناء وصيانة البنية التحتية اللازمة لجمع وتخزين ومعالجة البيانات. هذا الدور حيوي لضمان توفر البيانات عالية الجودة لعلماء البيانات.

المسؤوليات: تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات، إدارة قواعد البيانات، ضمان قابلية التوسع والموثوقية.
المهارات المطلوبة: Hadoop، Spark، AWS، Azure، Google Cloud Platform، ETL (Extract, Transform, Load)، قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية.
الراتب المتوقع: مشابه لعالم البيانات، يتراوح بين 90,000 دولار و 160,000 دولار سنويًا.

3. محلل البيانات (Data Analyst)

يعمل محلل البيانات على تحليل البيانات الموجودة للإجابة على أسئلة تجارية محددة. غالبًا ما يكون هذا الدور نقطة انطلاق جيدة للمبتدئين في مجال علم البيانات.

المسؤوليات: جمع وتنظيف وتحليل البيانات، إعداد التقارير ولوحات المعلومات، تحديد الاتجاهات والأنماط.
المهارات المطلوبة: Excel، SQL، Tableau، Power BI، الإحصاء الوصفي.
الراتب المتوقع: يتراوح بين 50,000 دولار و 80,000 دولار سنويًا.

4. مهندس التعلم الآلي (Machine Learning Engineer)

يركز مهندس التعلم الآلي على تطبيق نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يتطلب هذا الدور فهمًا قويًا لـ خوارزميات التعلم الآلي وهندسة البرمجيات.

المسؤوليات: تطوير ونشر وصيانة نماذج التعلم الآلي، تحسين أداء النماذج، مراقبة النماذج في الإنتاج.
المهارات المطلوبة: Python، TensorFlow، Keras، PyTorch، Docker، Kubernetes.
الراتب المتوقع: يتراوح بين 100,000 دولار و 180,000 دولار سنويًا.

5. متخصص في تصور البيانات (Data Visualization Specialist)

يتخصص هذا الدور في تحويل البيانات المعقدة إلى رسوم بيانية ولوحات معلومات سهلة الفهم.

المسؤوليات: تصميم وتطوير تصورات البيانات، إعداد التقارير التفاعلية، تقديم النتائج بطريقة بصرية جذابة.
المهارات المطلوبة: Tableau، Power BI، D3.js، Python (Matplotlib, Seaborn).
الراتب المتوقع: يتراوح بين 60,000 دولار و 100,000 دولار سنويًا.

مسارات وظيفية متخصصة

بالإضافة إلى المسارات المذكورة أعلاه، هناك العديد من المسارات الوظيفية المتخصصة في علم البيانات، مثل:

**عالم البيانات الحيوية (Bio Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال العلوم الحيوية.
**عالم البيانات المالية (Financial Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال التمويل.
**عالم البيانات التسويقية (Marketing Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال التسويق.
**أخصائي أخلاقيات البيانات (Data Ethics Specialist):** يركز على ضمان استخدام البيانات بطريقة أخلاقية ومسؤولة.

استراتيجيات تداول ذات صلة (للتوضيح، ربط علم البيانات بالتداول)

على الرغم من أن علم البيانات يركز بشكل أساسي على تحليل البيانات العامة، إلا أنه يمكن تطبيقه أيضًا في مجال التداول، خاصة في تداول الخيارات الثنائية. بعض الاستراتيجيات ذات الصلة تشمل:

تحليل فني وتحليل حجم التداول

يمكن استخدام علم البيانات لتحسين التحليل الفني وتحليل حجم التداول، على سبيل المثال:

نماذج الانحدار للتنبؤ بأسعار الأصول.
التحليل العنقودي لتحديد الأنماط في بيانات الأسعار.
شبكات عصبونية للتداول الآلي.
تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
تحليل المشاعر لتقييم تأثير الأخبار على الأسعار.

الموارد التعليمية

الخلاصة

يقدم علم البيانات مجموعة متنوعة من المسارات الوظيفية المثيرة والمجزية. من خلال تطوير المهارات المناسبة، يمكن للمبتدئين الدخول إلى هذا المجال المثير والمساهمة في حل المشكلات المعقدة باستخدام البيانات. تذكر أن التعلم المستمر هو مفتاح النجاح في هذا المجال سريع التطور.

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: @@
 === مسارات وظيفية في علم البيانات ===
-'''مقدمة'''
+علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين [[الإحصاء]] و[[علوم الحاسوب]] و[[معرفة المجال]] لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات. الطلب على متخصصي علم البيانات في ازدياد مستمر، مما يفتح الباب أمام مجموعة واسعة من المسارات الوظيفية. هذه المقالة موجهة للمبتدئين وتهدف إلى استكشاف هذه المسارات بالتفصيل، مع التركيز على المهارات المطلوبة، والمسؤوليات، وإمكانات النمو.
-يشهد مجال [[علم البيانات]] نموًا هائلاً، مدفوعًا بتزايد حجم البيانات المتاحة والحاجة إلى استخلاص رؤى قيمة منها. هذا النمو يخلق مجموعة واسعة من الفرص الوظيفية المتنوعة. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة شاملة للمبتدئين حول المسارات الوظيفية المختلفة المتاحة في علم البيانات، مع التركيز على المهارات المطلوبة، والمسؤوليات، والاتجاهات المستقبلية.
 == 1. عالم البيانات (Data Scientist) ==
-يعتبر دور [[عالم البيانات]] هو الأكثر شهرة في هذا المجال. يتطلب هذا الدور مجموعة واسعة من المهارات، بما في ذلك [[الإحصاء]]، و[[البرمجة]] (خاصة [[Python]] و[[R]])، و[[تعلم الآلة]]، و[[تصور البيانات]].
+يُعتبر عالم البيانات الوظيفة الأكثر شهرة في هذا المجال. يتطلب هذا الدور فهمًا عميقًا لـ [[التعلم الآلي]]، و[[التنقيب عن البيانات]]، و[[تصور البيانات]].
-* '''المسؤوليات:''' جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها، وبناء نماذج [[تعلم الآلة]] للتنبؤ وحل المشكلات، وتوصيل النتائج إلى أصحاب المصلحة.
+*   '''المسؤوليات:''' جمع وتنظيف وتحليل البيانات، بناء نماذج تنبؤية، تقديم النتائج بطريقة مفهومة لأصحاب المصلحة.
-* '''المهارات المطلوبة:''' إتقان لغات البرمجة مثل Python و R، معرفة قوية بالإحصاء والاحتمالات، خبرة في استخدام مكتبات تعلم الآلة مثل [[scikit-learn]] و[[TensorFlow]] و[[PyTorch]]، القدرة على تصور البيانات باستخدام أدوات مثل [[Tableau]] و[[Power BI]]، مهارات التواصل الممتازة.
+*   '''المهارات المطلوبة:''' [[Python]]، [[R]]، [[SQL]]، [[الاحتمالات والإحصاء]]، [[التعلم العميق]]، [[معالجة اللغة الطبيعية]].
-* '''الراتب المتوقع:''' يختلف بشكل كبير حسب الخبرة والموقع، ولكن يمكن أن يتراوح بين 100,000 دولار و 200,000 دولار سنويًا أو أكثر.
+*   '''الراتب المتوقع:''' يختلف حسب الخبرة والموقع، ولكن يمكن أن يتراوح بين 80,000 دولار و 150,000 دولار سنويًا أو أكثر.
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[تحليل الانحدار]]، [[تحليل السلاسل الزمنية]]، [[تحليل الارتباط]]، [[تحليل المكونات الرئيسية]]، [[تجميع البيانات]].
 == 2. مهندس البيانات (Data Engineer) ==
-يركز [[مهندس البيانات]] على بناء وصيانة البنية التحتية التي تسمح لعلماء البيانات بالوصول إلى البيانات وتحليلها.
+يركز مهندس البيانات على بناء وصيانة البنية التحتية اللازمة لجمع وتخزين ومعالجة البيانات. هذا الدور حيوي لضمان توفر البيانات عالية الجودة لعلماء البيانات.
-* '''المسؤوليات:''' تصميم وبناء خطوط أنابيب البيانات، وإدارة قواعد البيانات، وضمان جودة البيانات وأمانها.
+*   '''المسؤوليات:''' تصميم وبناء وصيانة خطوط أنابيب البيانات، إدارة قواعد البيانات، ضمان قابلية التوسع والموثوقية.
-* '''المهارات المطلوبة:''' خبرة في قواعد البيانات مثل [[SQL]] و[[NoSQL]]، معرفة بأدوات ETL (Extract, Transform, Load)، إتقان لغات البرمجة مثل [[Java]] و[[Scala]] و[[Python]]، فهم مفاهيم [[الحوسبة السحابية]] (مثل [[AWS]] و[[Azure]] و[[Google Cloud]] ).
+*   '''المهارات المطلوبة:''' [[Hadoop]]، [[Spark]]، [[AWS]]، [[Azure]]، [[Google Cloud Platform]]، [[ETL]] (Extract, Transform, Load)، [[قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية]].
-* '''الراتب المتوقع:''' مشابه لراتب عالم البيانات، ويمكن أن يتجاوزه في بعض الحالات.
+*   '''الراتب المتوقع:''' مشابه لعالم البيانات، يتراوح بين 90,000 دولار و 160,000 دولار سنويًا.
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[أتمتة البيانات]]، [[إدارة البيانات]]، [[تخزين البيانات]]، [[معالجة البيانات الضخمة]].
 == 3. محلل البيانات (Data Analyst) ==
-يقوم [[محلل البيانات]] بتحليل البيانات لاستخلاص رؤى تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة.
+يعمل محلل البيانات على تحليل البيانات الموجودة للإجابة على أسئلة تجارية محددة. غالبًا ما يكون هذا الدور نقطة انطلاق جيدة للمبتدئين في مجال علم البيانات.
-* '''المسؤوليات:''' جمع البيانات وتنظيفها وتحليلها، وإعداد التقارير والتصورات، وتقديم توصيات بناءً على النتائج.
+*   '''المسؤوليات:''' جمع وتنظيف وتحليل البيانات، إعداد التقارير ولوحات المعلومات، تحديد الاتجاهات والأنماط.
-* '''المهارات المطلوبة:''' إتقان [[Excel]] و[[SQL]]، معرفة بأدوات تصور البيانات مثل Tableau و Power BI، فهم أساسي للإحصاء، مهارات التواصل الجيدة.
+*   '''المهارات المطلوبة:''' [[Excel]]، [[SQL]]، [[Tableau]]، [[Power BI]]، [[الإحصاء الوصفي]].
-* '''الراتب المتوقع:''' أقل من راتب عالم البيانات ومهندس البيانات، ولكن لا يزال مجزيًا.
+*   '''الراتب المتوقع:''' يتراوح بين 50,000 دولار و 80,000 دولار سنويًا.
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[تحليل SWOT]]، [[تحليل التكلفة والعائد]]، [[تحليل الفجوات]]، [[تحليل الاتجاهات]].
-== 4. عالم تعلم الآلة (Machine Learning Engineer) ==
+== 4. مهندس التعلم الآلي (Machine Learning Engineer) ==
-يركز [[عالم تعلم الآلة]] على تطوير ونشر نماذج [[تعلم الآلة]] في بيئات الإنتاج.
+يركز مهندس التعلم الآلي على تطبيق نماذج التعلم الآلي في بيئات الإنتاج. يتطلب هذا الدور فهمًا قويًا لـ [[خوارزميات التعلم الآلي]] و[[هندسة البرمجيات]].
-* '''المسؤوليات:''' تصميم وتدريب وتقييم نماذج تعلم الآلة، ونشر هذه النماذج في بيئات الإنتاج، ومراقبة أداء النماذج.
+*   '''المسؤوليات:''' تطوير ونشر وصيانة نماذج التعلم الآلي، تحسين أداء النماذج، مراقبة النماذج في الإنتاج.
-* '''المهارات المطلوبة:''' معرفة عميقة بخوارزميات تعلم الآلة، إتقان لغات البرمجة مثل Python، خبرة في استخدام مكتبات تعلم الآلة مثل TensorFlow و PyTorch، فهم مفاهيم [[DevOps]] و[[MLOps]].
+*   '''المهارات المطلوبة:''' [[Python]]، [[TensorFlow]]، [[Keras]]، [[PyTorch]]، [[Docker]]، [[Kubernetes]].
-* '''الراتب المتوقع:''' مشابه لراتب عالم البيانات.
+*   '''الراتب المتوقع:''' يتراوح بين 100,000 دولار و 180,000 دولار سنويًا.
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[التعلم العميق]]، [[التعلم المعزز]]، [[الشبكات العصبية]]، [[الخوارزميات التطورية]].
 == 5. متخصص في تصور البيانات (Data Visualization Specialist) ==
-يركز هذا الدور على تحويل البيانات المعقدة إلى تصورات سهلة الفهم.
+يتخصص هذا الدور في تحويل البيانات المعقدة إلى رسوم بيانية ولوحات معلومات سهلة الفهم.
-* '''المسؤوليات:''' تصميم وتطوير تصورات البيانات، وإعداد التقارير ولوحات المعلومات، وتقديم النتائج إلى أصحاب المصلحة.
+*   '''المسؤوليات:''' تصميم وتطوير تصورات البيانات، إعداد التقارير التفاعلية، تقديم النتائج بطريقة بصرية جذابة.
-* '''المهارات المطلوبة:''' إتقان أدوات تصور البيانات مثل Tableau و Power BI، فهم مبادئ تصميم البيانات، مهارات التواصل الجيدة.
+*   '''المهارات المطلوبة:''' [[Tableau]]، [[Power BI]]، [[D3.js]]، [[Python (Matplotlib, Seaborn)]].
-* '''الراتب المتوقع:''' أقل من راتب عالم البيانات، ولكنه لا يزال مجزيًا.
+*   '''الراتب المتوقع:''' يتراوح بين 60,000 دولار و 100,000 دولار سنويًا.
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[خرائط الحرارة]]، [[المخططات المبعثرة]]، [[الرسوم البيانية الشريطية]]، [[الرسوم البيانية الخطية]].
-== 6. مسارات وظيفية أخرى ==
+== مسارات وظيفية متخصصة ==
-بالإضافة إلى المسارات المذكورة أعلاه، هناك العديد من المسارات الوظيفية الأخرى في علم البيانات، مثل:
+بالإضافة إلى المسارات المذكورة أعلاه، هناك العديد من المسارات الوظيفية المتخصصة في علم البيانات، مثل:
-* '''محلل أبحاث السوق (Market Research Analyst):''' يحلل بيانات السوق لفهم سلوك المستهلك واتجاهات السوق.
+*   **عالم البيانات الحيوية (Bio Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال [[العلوم الحيوية]].
-* '''محلل المخاطر (Risk Analyst):''' يستخدم البيانات لتقييم المخاطر واتخاذ قرارات مستنيرة.
+*   **عالم البيانات المالية (Financial Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال [[التمويل]].
-* '''محلل العمليات (Business Analyst):''' يحلل البيانات لتحسين العمليات التجارية.
+*   **عالم البيانات التسويقية (Marketing Data Scientist):** يطبق تقنيات علم البيانات في مجال [[التسويق]].
-* '''مطور قاعدة البيانات (Database Developer):''' يصمم ويبني ويحافظ على قواعد البيانات.
+*   **أخصائي أخلاقيات البيانات (Data Ethics Specialist):** يركز على ضمان استخدام البيانات بطريقة أخلاقية ومسؤولة.
-== التحليل الفني و تحليل حجم التداول في علم البيانات ==
+== استراتيجيات تداول ذات صلة (للتوضيح، ربط علم البيانات بالتداول) ==
-على الرغم من أن هذه المفاهيم أكثر شيوعًا في التداول المالي، إلا أنها يمكن أن تكون ذات صلة بعلم البيانات، خاصة في مجالات مثل [[التنبؤ المالي]] و [[تحليل سلوك المستهلك]].  تحليل حجم التداول يمكن أن يكشف عن أنماط في البيانات قد لا تكون واضحة من خلال التحليل التقليدي.
+على الرغم من أن علم البيانات يركز بشكل أساسي على تحليل البيانات العامة، إلا أنه يمكن تطبيقه أيضًا في مجال التداول، خاصة في تداول الخيارات الثنائية. بعض الاستراتيجيات ذات الصلة تشمل:
-* '''التحليل الفني:'''  يشمل استخدام المؤشرات الفنية مثل [[المتوسطات المتحركة]] و [[مؤشر القوة النسبية]] و [[مؤشر الماكد]] لتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات.
+*   [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
-* '''تحليل حجم التداول:'''  يركز على تحليل حجم البيانات (مثل عدد المعاملات أو عدد المستخدمين النشطين) لتحديد نقاط الدعم والمقاومة والاتجاهات المحتملة.
+*   [[استراتيجية MACD]]
-* '''استراتيجيات ذات صلة:''' [[الأنماط الشموع اليابانية]]، [[خطوط الاتجاه]]، [[مستويات فيبوناتشي]]، [[مؤشر ستوكاستيك]].
+*   [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
+*   [[استراتيجية بولينجر باند]]
+*   [[استراتيجية الاختراق]]
+*   [[استراتيجية الارتداد]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على الأخبار]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على الأنماط الشموع اليابانية]]
+*   [[استراتيجية التداول بناءً على حجم التداول]]
+*   [[استراتيجية التداول المتأرجحة (Swing Trading)]]
+*   [[استراتيجية التداول اليومي (Day Trading)]]
+*   [[استراتيجية التداول الخوارزمي]]
+*   [[استراتيجية التداول بالهامش]]
+*   [[استراتيجية التداول بالخوارزميات]]
+*   [[استراتيجية التداول على المدى الطويل]]
-== مستقبل علم البيانات ==
+== تحليل فني وتحليل حجم التداول ==
-من المتوقع أن يستمر مجال علم البيانات في النمو في السنوات القادمة. مع تزايد حجم البيانات المتاحة، ستزداد الحاجة إلى متخصصين قادرين على تحليل هذه البيانات واستخلاص رؤى قيمة منها.  الاتجاهات الرئيسية في هذا المجال تشمل:
+يمكن استخدام علم البيانات لتحسين [[التحليل الفني]] و[[تحليل حجم التداول]]، على سبيل المثال:
-* '''الذكاء الاصطناعي (AI):'''  تطوير أنظمة ذكية قادرة على التعلم واتخاذ القرارات.
+*   [[نماذج الانحدار]] للتنبؤ بأسعار الأصول.
-* '''التعلم العميق (Deep Learning):'''  استخدام الشبكات العصبية العميقة لحل المشكلات المعقدة.
+*   [[التحليل العنقودي]] لتحديد الأنماط في بيانات الأسعار.
-* '''الحوسبة السحابية (Cloud Computing):'''  استخدام البنية التحتية السحابية لتخزين ومعالجة البيانات.
+*   [[شبكات عصبونية]] للتداول الآلي.
-* '''إنترنت الأشياء (IoT):'''  تحليل البيانات التي تم جمعها من الأجهزة المتصلة بالإنترنت.
+*   [[تحليل السلاسل الزمنية]] للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
+*   [[تحليل المشاعر]] لتقييم تأثير الأخبار على الأسعار.
-{| class="wikitable"
+== الموارد التعليمية ==
-|+ مسارات وظيفية في علم البيانات - مقارنة سريعة
-|-
-| '''الدور''' || '''المهارات الرئيسية''' || '''الراتب المتوقع (تقريبي)'''
-|-
-| عالم البيانات || Python, R, تعلم الآلة, إحصاء || 100,000 - 200,000 دولار
-|-
-| مهندس البيانات || SQL, NoSQL, ETL, الحوسبة السحابية || 90,000 - 180,000 دولار
-|-
-| محلل البيانات || Excel, SQL, Tableau, Power BI || 60,000 - 100,000 دولار
-|-
-| عالم تعلم الآلة || Python, TensorFlow, PyTorch, DevOps || 110,000 - 210,000 دولار
-|-
-| متخصص في تصور البيانات || Tableau, Power BI, تصميم البيانات || 70,000 - 120,000 دولار
-|}
-'''الخلاصة'''
+*   [[Coursera]]
-يقدم مجال علم البيانات مجموعة واسعة من الفرص الوظيفية المثيرة. من خلال تطوير المهارات المناسبة، يمكنك بناء مهنة ناجحة ومجزية في هذا المجال المتنامي.  استكشاف [[الشهادات في علم البيانات]] و [[الدورات التدريبية عبر الإنترنت]] يمكن أن يساعدك على البدء.
+*   [[edX]]
+*   [[DataCamp]]
+*   [[Udacity]]
+*   [[Kaggle]]
-[[الخوارزميات]]
+== الخلاصة ==
-[[البيانات الضخمة]]
-[[الذكاء الاصطناعي]]
-[[تعلم الآلة]]
-[[الإحصاء]]
-[[البرمجة]]
-[[Python]]
-[[R]]
-[[SQL]]
-[[Tableau]]
-[[Power BI]]
-[[AWS]]
-[[Azure]]
-[[Google Cloud]]
-[[scikit-learn]]
-[[TensorFlow]]
-[[PyTorch]]
-[[DevOps]]
-[[MLOps]]
-[[تحليل الانحدار]]
-[[تحليل السلاسل الزمنية]]
-[[تحليل الارتباط]]
-[[تحليل المكونات الرئيسية]]
-[[تجميع البيانات]]
-[[تحليل SWOT]]
-[[تحليل التكلفة والعائد]]
-[[تحليل الفجوات]]
-[[تحليل الاتجاهات]]
-[[خرائط الحرارة]]
-[[المخططات المبعثرة]]
-[[الرسوم البيانية الشريطية]]
-[[الرسوم البيانية الخطية]]
-[[المتوسطات المتحركة]]
-[[مؤشر القوة النسبية]]
-[[مؤشر الماكد]]
-[[الأنماط الشموع اليابانية]]
-[[خطوط الاتجاه]]
-[[مستويات فيبوناتشي]]
-[[مؤشر ستوكاستيك]]
-[[الشهادات في علم البيانات]]
-[[الدورات التدريبية عبر الإنترنت]]
-[[Category:الفئة:علوم_البيانات]]
+يقدم علم البيانات مجموعة متنوعة من المسارات الوظيفية المثيرة والمجزية. من خلال تطوير المهارات المناسبة، يمكن للمبتدئين الدخول إلى هذا المجال المثير والمساهمة في حل المشكلات المعقدة باستخدام البيانات. تذكر أن التعلم المستمر هو مفتاح النجاح في هذا المجال سريع التطور.
+[[Category:الفئة:علم_البيانات]]
 == ابدأ التداول الآن ==