Data Science Podcasts: Difference between revisions

From binaryoption
Jump to navigation Jump to search
Баннер1
(@pipegas_WP)
 
(@pipegas_WP)
Line 1: Line 1:
# بودكاست علوم البيانات: دليل شامل للمبتدئين
'''بودكاست علوم البيانات: دليل شامل للمبتدئين'''


'''بودكاست علوم البيانات''' هي برامج صوتية رقمية تُقدم معلومات، رؤى، ومناقشات حول مجال [[علوم البيانات]]. تعتبر هذه البودكاست مصدراً قيماً للمحترفين، الطلاب، والهواة الراغبين في البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال المتنامي. يهدف هذا المقال إلى تقديم نظرة عامة شاملة عن بودكاست علوم البيانات للمبتدئين، مع التركيز على أنواعها، فوائدها، وأفضل الخيارات المتاحة.
'''مقدمة'''


== لماذا الاستماع إلى بودكاست علوم البيانات؟ ==
في عالمنا المتزايد اعتمادًا على البيانات، أصبحت [[علوم البيانات]] مجالًا حيويًا يمتد تأثيره عبر مختلف الصناعات، بدءًا من [[التمويل]] ووصولًا إلى [[الرعاية الصحية]].  لكن مواكبة التطورات السريعة في هذا المجال قد تكون تحديًا. هنا يأتي دور [[بودكاست علوم البيانات]] كأداة قيمة للمهتمين والخبراء على حد سواء. هذه المقالة تقدم دليلًا شاملاً للمبتدئين حول بودكاست علوم البيانات، وتشرح أهميتها وأنواعها وكيفية الاستفادة منها، مع التركيز على تطبيقاتها في مجال [[تداول الخيارات الثنائية]] و[[التحليل المالي]].


في عالم يتزايد فيه حجم البيانات وتعقيدها، أصبحت [[تحليل البيانات]] و[[التعلم الآلي]] مهارات أساسية في العديد من الصناعات. الاستماع إلى بودكاست علوم البيانات يوفر العديد من الفوائد:
'''ما هو بودكاست علوم البيانات؟'''


*  '''التعلّم المستمر:''' البودكاست تسمح لك بالتعلم أثناء التنقل، سواء كنت في طريقك إلى العمل، أثناء ممارسة الرياضة، أو في أي وقت فراغ.
البودكاست، أو البث الصوتي حسب الترجمة الحرفية، هو برنامج صوتي رقمي يمكن تنزيله أو الاستماع إليه عبر الإنترنت. بودكاست علوم البيانات تحديدًا يركز على مناقشة مفاهيم [[تحليل البيانات]]، و[[التعلم الآلي]]، و[[الذكاء الاصطناعي]]، و[[تصور البيانات]]، بالإضافة إلى استعراض الأدوات والتقنيات المستخدمة في هذا المجال. يمكن أن يتناول البودكاست مقابلات مع خبراء، أو مناقشات حول أحدث الأبحاث، أو دروسًا تعليمية عملية.
*  '''البقاء على اطلاع:''' المجال يتطور بسرعة، والبودكاست تساعدك على مواكبة أحدث التقنيات والأدوات والاتجاهات.
*  '''الرؤى المتعمقة:''' العديد من البودكاست تستضيف خبراء في المجال يقدمون رؤى متعمقة حول مواضيع معينة.
*  '''التوسع في الشبكة المهنية:''' التعرف على أسماء الخبراء والشركات الرائدة في المجال.
*  '''التحفيز والإلهام:''' سماع قصص النجاح والتحديات التي يواجهها الآخرون في المجال يمكن أن يكون محفزاً وملهمًا.


== أنواع بودكاست علوم البيانات ==
'''لماذا الاستماع إلى بودكاست علوم البيانات؟'''


يمكن تصنيف بودكاست علوم البيانات إلى عدة أنواع رئيسية:
*  '''التعلم المستمر:'''  علوم البيانات مجال ديناميكي، والاستماع إلى البودكاست يساعدك على البقاء على اطلاع بأحدث التطورات والتقنيات.
*  '''التعلم أثناء التنقل:'''  يمكنك الاستماع إلى البودكاست أثناء التنقل، مما يجعله طريقة فعالة للاستفادة من وقتك.
*  '''وجهات نظر مختلفة:'''  تقدم البودكاست وجهات نظر متنوعة من خبراء مختلفين، مما يوسع آفاقك.
*  '''التحفيز والإلهام:'''  يمكن أن تلهمك قصص النجاح والتحديات التي يشاركها الضيوف في البودكاست.
*  '''تطبيقات عملية:'''  الكثير من البودكاست يقدم أمثلة عملية وتطبيقات واقعية لعلوم البيانات، بما في ذلك في [[أسواق المال]].


*  '''بودكاست الأخبار والاتجاهات:''' تركز على تقديم آخر الأخبار والتطورات في مجال [[الذكاء الاصطناعي]]، [[التعلم العميق]]، و[[تحليل البيانات الضخمة]].
'''أنواع بودكاست علوم البيانات'''
*  '''بودكاست المقابلات:''' تستضيف خبراء في المجال لمناقشة خبراتهم، رؤاهم، ونصائحهم.
*  '''بودكاست التعليمية:''' تقدم دروساً وشروحات حول مفاهيم وتقنيات علوم البيانات.
*  '''بودكاست دراسات الحالة:''' تعرض أمثلة واقعية لكيفية تطبيق علوم البيانات في مختلف الصناعات.
*  '''بودكاست التركيز على الأدوات:''' تركز على شرح واستعراض أدوات برمجية محددة مثل [[Python]]، [[R]]، و[[SQL]].


== أفضل بودكاست علوم البيانات للمبتدئين ==
هناك عدة أنواع من بودكاست علوم البيانات، كل منها يستهدف جمهورًا معينًا:


| اسم البودكاست | الوصف | الرابط |
*  '''بودكاست للمبتدئين:'''  يركز على شرح المفاهيم الأساسية بطريقة مبسطة. أمثلة: Data Skeptic, Linear Digressions.
|---|---|---|
*  '''بودكاست للمحترفين:'''  يتناول مواضيع متقدمة وتقنيات معقدة. أمثلة:  Talk Python To Me, The Data Engineering Podcast.
| Data Skeptic | تغطي مجموعة واسعة من مواضيع علوم البيانات، مع التركيز على المقابلات والشروحات. | [[https://www.dataskeptic.net/]] |
*  '''بودكاست تركز على الصناعة:'''  تستكشف تطبيقات علوم البيانات في صناعة معينة، مثل الرعاية الصحية أو التمويل. أمثلة: Data Crunch, Towards Data Science Podcast.
| Linear Digressions | بودكاست قصيرة وسهلة الفهم تغطي مفاهيم التعلم الآلي والإحصاء. | [[https://lineardigressions.com/]] |
*  '''بودكاست إخبارية:'''  تغطي الأخبار والأحداث الجارية في عالم علوم البيانات. أمثلة:  TWIML AI Podcast.
| Towards Data Science | بودكاست مرتبطة بمنصة Towards Data Science، وتغطي مجموعة متنوعة من المواضيع. | [[https://towardsdatascience.com/podcast]] |
 
| Data Crunch | تركز على أخبار وتحليلات البيانات، مع التركيز على الأعمال التجارية. | [[https://www.datacrunch.co/]] |
'''بودكاست علوم البيانات وتداول الخيارات الثنائية'''
| Talking Machines | بودكاست عميقة تغطي مواضيع متقدمة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. | [[https://talkingmachines.com/]] |
 
يمكن أن تكون علوم البيانات أداة قوية في [[تداول الخيارات الثنائية]]. يمكن استخدام تقنيات مثل [[التنقيب عن البيانات]] و[[التحليل التنبؤي]] لتحديد الأنماط والاتجاهات في [[أسعار الأصول]]، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة.  البودكاست التي تغطي تطبيقات علوم البيانات في التمويل يمكن أن توفر رؤى قيمة حول كيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين أداء التداول.
 
'''استراتيجيات التداول التي يمكن تعزيزها باستخدام علوم البيانات (روابط داخلية):'''


== استراتيجيات تداول متعلقة بعلوم البيانات ==
*  [[استراتيجية المتوسطات المتحركة]]:  تحليل البيانات التاريخية لحساب أفضل قيم المتوسطات المتحركة.
*  [[استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)]]:  استخدام بيانات RSI لتحديد نقاط الشراء والبيع المثلى.
*  [[استراتيجية بولينجر باندز]]:  تحليل الانحرافات في الأسعار باستخدام بولينجر باندز.
*  [[استراتيجية فيبوناتشي]]:  تحديد مستويات الدعم والمقاومة باستخدام نسب فيبوناتشي.
*  [[استراتيجية الاختراق]]:  تحديد نقاط الاختراق المحتملة للأسعار.
*  [[استراتيجية التصحيح]]:  توقع التصحيحات السعرية المحتملة.
*  [[استراتيجية التداول بناءً على الأخبار]]:  تحليل الأخبار وتأثيرها على الأسعار.
*  [[استراتيجية التداول اللحظي]]:  الاستفادة من التقلبات السعرية القصيرة الأجل.
*  [[استراتيجية التداول العكسي]]:  المراهنة على عكس الاتجاه الحالي.
*  [[استراتيجية التداول بناءً على الأنماط]]:  تحديد الأنماط السعرية المتكررة.


يمكن تطبيق مفاهيم علوم البيانات في تطوير '''استراتيجيات تداول''' ناجحة في أسواق المال، بما في ذلك تداول [[الخيارات الثنائية]]. تشمل بعض هذه الاستراتيجيات:
'''التحليل الفني وحجم التداول (روابط داخلية):'''


*  '''التنبؤ بالأسعار:''' استخدام نماذج [[السلاسل الزمنية]] للتنبؤ بحركة الأسعار.
*  [[التحليل الفني]]: دراسة الرسوم البيانية والأنماط السعرية.
*  '''تحليل المشاعر:''' تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتقييم معنويات السوق.
*  [[حجم التداول]]: قياس عدد الأسهم أو العقود المتداولة.
*  '''الكشف عن الاحتيال:''' استخدام خوارزميات [[الكشف عن الحالات الشاذة]] لتحديد الأنشطة الاحتيالية.
*   [[مؤشر MACD]]: مؤشر يجمع بين المتوسطات المتحركة والزخم.
*  '''التداول الخوارزمي:''' تطوير خوارزميات آلية لتنفيذ الصفقات بناءً على قواعد محددة.
*   [[مؤشر ستوكاستيك]]: مؤشر يقيس الزخم السعري.
*    '''استراتيجية المتوسط المتحرك:''' [[استراتيجية المتوسط المتحرك]] تعتمد على تحليل البيانات التاريخية لحركة السعر.
*   [[مؤشر ADX]]: مؤشر يقيس قوة الاتجاه.
*    '''استراتيجية مؤشر القوة النسبية:''' [[مؤشر القوة النسبية]] يستخدم في تحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
*    '''استراتيجية خطوط فيبوناتشي:''' [[خطوط فيبوناتشي]] تستخدم في تحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
*    '''استراتيجية كسر النطاق:''' [[استراتيجية كسر النطاق]] تعتمد على اختراق الأسعار لمستويات الدعم أو المقاومة.
*   '''استراتيجية التداول بناءً على الأخبار:''' [[التداول بناءً على الأخبار]] يعتمد على تحليل الأخبار الاقتصادية والسياسية.
*    '''استراتيجية التداول العكسي:''' [[استراتيجية التداول العكسي]] تعتمد على توقع انعكاس الاتجاه السائد.
*   '''استراتيجية التداول المتأرجح:''' [[استراتيجية التداول المتأرجح]] تعتمد على الاستفادة من تقلبات الأسعار قصيرة الأجل.
*    '''استراتيجية التداول اليومي:''' [[استراتيجية التداول اليومي]] تعتمد على إغلاق الصفقات في نفس يوم التداول.
*   '''استراتيجية التداول بناءً على أنماط الشموع:''' [[أنماط الشموع]] توفر إشارات حول اتجاه الأسعار المحتمل.
*    '''استراتيجية التداول بناءً على حجم التداول:''' [[حجم التداول]] يمكن أن يؤكد أو يضعف قوة الاتجاه السائد.
*    '''استراتيجية التداول بناءً على المتوسطات المتحركة المتقاطعة:''' [[المتوسطات المتحركة المتقاطعة]] تستخدم لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.


==  تحليل فني وحجم التداول ==
'''نصائح للاستفادة القصوى من بودكاست علوم البيانات'''


فهم '''التحليل الفني''' و [[[حجم التداول]]|حجم التداول]] أمر بالغ الأهمية لتطبيق علوم البيانات في التداول.  يساعد التحليل الفني في تحديد الاتجاهات والأنماط في الأسعار، بينما يوفر حجم التداول معلومات حول قوة الاتجاه.  يمكن استخدام أدوات مثل [[مؤشر الماكد (MACD)]]، [[مؤشر ستوكاستيك]]، و[[بولينجر باندز]] لتحليل البيانات وتحديد فرص التداول.
*  '''اختر البودكاست المناسب:''' حدد البودكاست التي تتوافق مع مستوى معرفتك واهتماماتك.
*  '''دون ملاحظات:''' قم بتدوين الملاحظات حول النقاط الرئيسية والأفكار الجديدة.
*  '''شارك في المناقشات:'''  انضم إلى المجتمعات عبر الإنترنت وشارك في المناقشات حول البودكاست.
*  '''طبق ما تعلمته:'''  حاول تطبيق المفاهيم والتقنيات التي تعلمتها في مشاريعك الخاصة.
*  '''كن صبورًا:''' التعلم عملية مستمرة، ولا تتوقع أن تصبح خبيرًا بين عشية وضحاها.


== أدوات علوم البيانات المستخدمة في التداول ==
'''أمثلة على بودكاست علوم البيانات الموصى بها'''


*  '''Python:''' لغة برمجة قوية تستخدم في تحليل البيانات والتعلم الآلي.
| اسم البودكاست | الوصف | مستوى الصعوبة |
*  '''R:''' لغة برمجة أخرى شائعة في الإحصاء وتحليل البيانات.
|---|---|---|
*  '''Pandas:''' مكتبة Python لتحليل البيانات ومعالجتها.
| Data Skeptic | يغطي مجموعة واسعة من مواضيع علوم البيانات بطريقة سهلة الفهم. | مبتدئ - متوسط |
*  '''Scikit-learn:''' مكتبة Python للتعلم الآلي.
| Linear Digressions | يركز على المفاهيم الأساسية في علوم البيانات والتعلم الآلي. | مبتدئ |
*  '''TensorFlow & PyTorch:''' أطر عمل للتعلم العميق.
| TWIML AI Podcast | يستضيف مقابلات مع خبراء في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. | متوسط - متقدم |
*  '''Tableau & Power BI:''' أدوات لتصور البيانات.
| Talk Python To Me | يركز على استخدام لغة Python في علوم البيانات. | متوسط |
| The Data Engineering Podcast | يتناول مواضيع متعلقة بهندسة البيانات وإدارة البيانات. | متقدم |


== الخلاصة ==
'''خاتمة'''


بودكاست علوم البيانات هي أداة قيمة لأي شخص مهتم بمجال علوم البيانات، سواء كان مبتدئاً أو محترفاً. من خلال الاستماع إلى هذه البودكاست، يمكنك البقاء على اطلاع بأحدث التطورات، اكتساب رؤى متعمقة، والتوسع في شبكتك المهنية.  بالإضافة إلى ذلك، يمكن تطبيق مبادئ علوم البيانات في تطوير استراتيجيات تداول ناجحة، مما يزيد من فرص الربح في أسواق المال.
بودكاست علوم البيانات هي مصدر قيم للمعرفة والتعلم المستمر في هذا المجال المتنامي. من خلال اختيار البودكاست المناسب والاستماع بانتظام، يمكنك البقاء على اطلاع بأحدث التطورات وتحسين مهاراتك في [[تحليل البيانات]] و[[تداول الخيارات الثنائية]] و[[الاستثمار المالي]].  تذكر أن التعلم عملية مستمرة، والاستفادة من هذه المصادر المجانية يمكن أن تساعدك على تحقيق النجاح في هذا المجال المثير.


[[الذكاء الاصطناعي]]، [[التعلم الآلي]]، [[تحليل البيانات]]، [[البيانات الضخمة]]، [[Python]]، [[R]]، [[SQL]]، [[التحليل الفني]]، [[حجم التداول]]، [[الخيارات الثنائية]]، [[استراتيجيات التداول]]، [[مؤشر الماكد (MACD)]]، [[مؤشر ستوكاستيك]]، [[بولينجر باندز]]، [[السلاسل الزمنية]]، [[الكشف عن الحالات الشاذة]]، [[التداول الخوارزمي]]، [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]، [[مؤشر القوة النسبية]]، [[خطوط فيبوناتشي]]، [[استراتيجية كسر النطاق]]، [[التداول بناءً على الأخبار]]، [[استراتيجية التداول العكسي]]، [[استراتيجية التداول المتأرجح]]، [[استراتيجية التداول اليومي]]، [[أنماط الشموع]]، [[المتوسطات المتحركة المتقاطعة]]
[[التعلم الآلي]]
[[الذكاء الاصطناعي]]
[[التحليل الإحصائي]]
[[تصور البيانات]]
[[البيانات الضخمة]]
[[قواعد البيانات]]
[[لغة بايثون]]
[[لغة R]]
[[التحليل التنبؤي]]
[[التنقيب عن البيانات]]
[[الخوارزميات]]
[[الشبكات العصبية]]
[[التعلم العميق]]
[[البيانات المفتوحة]]
[[أخلاقيات البيانات]]
[[الخصوصية في البيانات]]
[[إدارة البيانات]]
[[هندسة البيانات]]
[[تحليل المشاعر]]


[[Category:علوم_البيانات]]
[[Category:**الفئة:علوم_البيانات**]


== ابدأ التداول الآن ==
== ابدأ التداول الآن ==

Revision as of 09:00, 23 April 2025

بودكاست علوم البيانات: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالمنا المتزايد اعتمادًا على البيانات، أصبحت علوم البيانات مجالًا حيويًا يمتد تأثيره عبر مختلف الصناعات، بدءًا من التمويل ووصولًا إلى الرعاية الصحية. لكن مواكبة التطورات السريعة في هذا المجال قد تكون تحديًا. هنا يأتي دور بودكاست علوم البيانات كأداة قيمة للمهتمين والخبراء على حد سواء. هذه المقالة تقدم دليلًا شاملاً للمبتدئين حول بودكاست علوم البيانات، وتشرح أهميتها وأنواعها وكيفية الاستفادة منها، مع التركيز على تطبيقاتها في مجال تداول الخيارات الثنائية والتحليل المالي.

ما هو بودكاست علوم البيانات؟

البودكاست، أو البث الصوتي حسب الترجمة الحرفية، هو برنامج صوتي رقمي يمكن تنزيله أو الاستماع إليه عبر الإنترنت. بودكاست علوم البيانات تحديدًا يركز على مناقشة مفاهيم تحليل البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، وتصور البيانات، بالإضافة إلى استعراض الأدوات والتقنيات المستخدمة في هذا المجال. يمكن أن يتناول البودكاست مقابلات مع خبراء، أو مناقشات حول أحدث الأبحاث، أو دروسًا تعليمية عملية.

لماذا الاستماع إلى بودكاست علوم البيانات؟

  • التعلم المستمر: علوم البيانات مجال ديناميكي، والاستماع إلى البودكاست يساعدك على البقاء على اطلاع بأحدث التطورات والتقنيات.
  • التعلم أثناء التنقل: يمكنك الاستماع إلى البودكاست أثناء التنقل، مما يجعله طريقة فعالة للاستفادة من وقتك.
  • وجهات نظر مختلفة: تقدم البودكاست وجهات نظر متنوعة من خبراء مختلفين، مما يوسع آفاقك.
  • التحفيز والإلهام: يمكن أن تلهمك قصص النجاح والتحديات التي يشاركها الضيوف في البودكاست.
  • تطبيقات عملية: الكثير من البودكاست يقدم أمثلة عملية وتطبيقات واقعية لعلوم البيانات، بما في ذلك في أسواق المال.

أنواع بودكاست علوم البيانات

هناك عدة أنواع من بودكاست علوم البيانات، كل منها يستهدف جمهورًا معينًا:

  • بودكاست للمبتدئين: يركز على شرح المفاهيم الأساسية بطريقة مبسطة. أمثلة: Data Skeptic, Linear Digressions.
  • بودكاست للمحترفين: يتناول مواضيع متقدمة وتقنيات معقدة. أمثلة: Talk Python To Me, The Data Engineering Podcast.
  • بودكاست تركز على الصناعة: تستكشف تطبيقات علوم البيانات في صناعة معينة، مثل الرعاية الصحية أو التمويل. أمثلة: Data Crunch, Towards Data Science Podcast.
  • بودكاست إخبارية: تغطي الأخبار والأحداث الجارية في عالم علوم البيانات. أمثلة: TWIML AI Podcast.

بودكاست علوم البيانات وتداول الخيارات الثنائية

يمكن أن تكون علوم البيانات أداة قوية في تداول الخيارات الثنائية. يمكن استخدام تقنيات مثل التنقيب عن البيانات والتحليل التنبؤي لتحديد الأنماط والاتجاهات في أسعار الأصول، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة. البودكاست التي تغطي تطبيقات علوم البيانات في التمويل يمكن أن توفر رؤى قيمة حول كيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين أداء التداول.

استراتيجيات التداول التي يمكن تعزيزها باستخدام علوم البيانات (روابط داخلية):

التحليل الفني وحجم التداول (روابط داخلية):

نصائح للاستفادة القصوى من بودكاست علوم البيانات

  • اختر البودكاست المناسب: حدد البودكاست التي تتوافق مع مستوى معرفتك واهتماماتك.
  • دون ملاحظات: قم بتدوين الملاحظات حول النقاط الرئيسية والأفكار الجديدة.
  • شارك في المناقشات: انضم إلى المجتمعات عبر الإنترنت وشارك في المناقشات حول البودكاست.
  • طبق ما تعلمته: حاول تطبيق المفاهيم والتقنيات التي تعلمتها في مشاريعك الخاصة.
  • كن صبورًا: التعلم عملية مستمرة، ولا تتوقع أن تصبح خبيرًا بين عشية وضحاها.

أمثلة على بودكاست علوم البيانات الموصى بها

| اسم البودكاست | الوصف | مستوى الصعوبة | |---|---|---| | Data Skeptic | يغطي مجموعة واسعة من مواضيع علوم البيانات بطريقة سهلة الفهم. | مبتدئ - متوسط | | Linear Digressions | يركز على المفاهيم الأساسية في علوم البيانات والتعلم الآلي. | مبتدئ | | TWIML AI Podcast | يستضيف مقابلات مع خبراء في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. | متوسط - متقدم | | Talk Python To Me | يركز على استخدام لغة Python في علوم البيانات. | متوسط | | The Data Engineering Podcast | يتناول مواضيع متعلقة بهندسة البيانات وإدارة البيانات. | متقدم |

خاتمة

بودكاست علوم البيانات هي مصدر قيم للمعرفة والتعلم المستمر في هذا المجال المتنامي. من خلال اختيار البودكاست المناسب والاستماع بانتظام، يمكنك البقاء على اطلاع بأحدث التطورات وتحسين مهاراتك في تحليل البيانات وتداول الخيارات الثنائية والاستثمار المالي. تذكر أن التعلم عملية مستمرة، والاستفادة من هذه المصادر المجانية يمكن أن تساعدك على تحقيق النجاح في هذا المجال المثير.

التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي التحليل الإحصائي تصور البيانات البيانات الضخمة قواعد البيانات لغة بايثون لغة R التحليل التنبؤي التنقيب عن البيانات الخوارزميات الشبكات العصبية التعلم العميق البيانات المفتوحة أخلاقيات البيانات الخصوصية في البيانات إدارة البيانات هندسة البيانات تحليل المشاعر

[[Category:**الفئة:علوم_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

Баннер
Retrieved from "https://binaryoption.wiki/ar/index.php?title=Data_Science_Podcasts&oldid=33783"