اختبار DP-100: تصميم وتنفيذ حل علوم البيانات على Azure

ستجد في هذه المقالة كل التفاصيل الدقيقة حول امتحان DP-100. قبل الخوض في تفاصيل الامتحان، من المهم معرفة الغرض منه.

لماذا علم البيانات على Azure؟

تُعتبر البيانات اليوم أهم الأصول، حيث تعتمد عليها العديد من الشركات الكبرى. تشمل هذه البيانات معلومات عن المنتجات والخدمات والعملاء، وكل ما يخطر على البال. وتنشط قطاعات تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير في أنشطة متنوعة مرتبطة بالبيانات. وعند الحديث عن إدارة البيانات واستخدامها في تكنولوجيا المعلومات أو أي قطاع آخر، تبرز بعض المجالات التقنية الرائدة، مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلم البيانات. تستخدم الشركات والمؤسسات، بما فيها شركات الحوسبة السحابية مثل مايكروسوفت وجوجل وأمازون، علم البيانات.

لذا، تتضح أهمية علم البيانات وقيمته. تحتاج هذه المؤسسات إلى خبراء في علم البيانات لصيانة البيانات القابلة للتخصيص وتخزينها واستخدامها لتحقيق أقصى استفادة منها. ولذلك، توظف هذه المؤسسات متخصصين في علم البيانات وتدفع لهم رواتب مجزية لتلبية هذه الحاجة. ومع تفشي الجائحة، تغير كل شيء فيما يتعلق بالعمليات والإدارة. انتقلت جميع المؤسسات إلى البنية التحتية المركزية والحوسبة السحابية والحوسبة عند الطلب، وانتقلت إلى الحوسبة السحابية.

تُعدّ Azure أيضًا من أفضل خدمات الحوسبة السحابية في هذا المجال. هناك مسار واضح لتصبح متخصصًا ماهرًا في بيانات Azure. يُمكنك أن تصبح محترفًا معتمدًا في علوم البيانات من خلال الحصول على شهادة Microsoft Azure Data Science Associate. تحظى هذه الشهادة باعتراف عالمي، وتزداد شعبيتها باستمرار بين المبتدئين في هذا المجال.

شهادة Microsoft المعتمدة: Azure Data Scientist Associate

إذا كنت تبحث عن شهادة لا تُعزز سيرتك الذاتية فحسب، بل تُساعدك أيضًا في الحصول على وظيفة في أي مؤسسة مرموقة، فعليك أن تُدرك مدى طلب السوق على علوم البيانات، وهو ما سبق أن تناولناه.

دعونا نفهم كيف تعمل علوم البيانات.

تجمع الشركات البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك الأدوات والبرامج والتطبيقات الداخلية، ومحركات البحث، والمتصفحات، والآلات، ووسائل التواصل الاجتماعي. تُشكّل هذه البيانات المُجمّعة إرثًا لأي مؤسسة تسعى إلى زيادة إيراداتها. تستخدم فرق الشركة وأقسامها المختلفة هذه البيانات لتحسين أداء المؤسسة. قد يواجه علماء البيانات صعوبات في تطوير النماذج وإيجاد الحلول خلال هذه العملية. وقد حلت Azure هذه المشكلة من خلال المساعدة في نقل البيانات الحيوية إلى بحيرة البيانات، حيث يمكن بعد ذلك تحديث مكتبة البيانات بالكامل باستخدام تقنيات Azure مثل Spark Pools، وتنظيف البيانات، وتطوير النماذج ومعالجتها، وتحليل البيانات.

كم يبلغ دخل علماء البيانات في Azure؟

على الرغم من عدم وجود معيار محدد لقياس إمكانية دخل الفرد، إلا أن هذه البيانات تُجمع من استطلاعات رأي مختلفة أو من الرواتب المنشورة على بعض مواقع التوظيف.

يُحدد راتبك بناءً على حجم ونوع الشركة التي تعمل بها، ومقدار التمويل الذي تخصصه لك، بالإضافة إلى معايير أخرى. كما يعتمد على خبرتك وتجاربك وتقدمك المهني، ومدى أهمية الراتب بالنسبة لك.

دعونا نلقي نظرة على الإحصائيات. وفقًا لموقع Glassdoor، يبلغ متوسط الدخل السنوي لعلماء البيانات 112,000 دولار أمريكي. رصد موقع Indeed متوسط راتب قدره 120,000 دولار، بينما يبلغ متوسط الراتب على موقع PayScale 95,000 دولار. قد لا تكون هذه البيانات دقيقة تمامًا، ولكنها تعطيك فكرة عن مقدار ما يمكنك كسبه.

كيف أحصل على شهادة مايكروسوفت: مساعد عالم بيانات Azure؟

هذه الشهادة على بُعد اجتياز اختبار. إذا كنتَ متحمسًا بما يكفي للحصول على هذه الشهادة، فكل ما عليك فعله هو اجتياز اختبار DP-100. يتضمن هذا الاختبار تصميم وتنفيذ حلول علوم البيانات على Azure. بالإضافة إلى هذا الاختبار، يمكن الحصول على هذه الشهادة لمن لديهم شغف حقيقي بإحداث تغيير في حياتهم من خلال احتراف علوم البيانات.

ما هو اختبار Azure DP-100؟

تصميم وتنفيذ حلول علوم البيانات على Azure (Azure DP-100) هو اختصار لهذا الاختبار. المرشحون الذين لديهم اهتمام حقيقي بعلوم البيانات مؤهلون لهذا الاختبار. يدرس المتقدمون مجموعة متنوعة من الميزات العملية لمنصة Azure أثناء التحضير لهذا الاختبار. خلال فترة التحضير، ستتعلم كيفية أداء جميع المهام والأنشطة المتعلقة بعلم البيانات في Azure. تشمل هذه الأنشطة بناء النماذج، وتتبع التجارب، وغيرها الكثير إذا كنت قد أتممت جميع وحدات الاختبار بدقة.

تتيح شهادة DP-100 للعاملين في مجال تكنولوجيا المعلومات التخصص في علم البيانات، لا سيما فيما يتعلق بتشغيل تطبيقات التعلم الآلي على منصة Microsoft Azure. يشمل ذلك إنشاء ونشر بيئات عمل فعّالة وخالية من الأخطاء لإجراء تجارب البيانات. كما يتم تحديث نماذج التعلم الآلي وتدريبها وإدارتها ضمن هذا الإطار.

الهدف الرئيسي من هذا الاختبار هو تقييم كفاءة المرشح. يمكنك الاستعداد بناءً على النسب المئوية للأوزان النسبية للوحدات المهمة كما هو موضح أدناه:

• إدارة موارد التعلم الآلي في Azure (25-30%) • إجراء التجارب وتدريب النماذج (20-25%) • تطوير وتنفيذ حلول التعلم الآلي (35-40%) • استخدام التعلم الآلي بمسؤولية (5-10%).

ما هي المتطلبات الأساسية لشهادة DP-100؟

يجب على كل من يرغب في العمل في مجال علم البيانات أن يمتلك معرفة مسبقة في هذا المجال، بما في ذلك علوم الحاسوب، وتقنية المعلومات، أو أي موضوع ذي صلة. كما توجد مزايا إضافية لمن لديه فهم شامل لتصميم برمجيات R. تشير مايكروسوفت إلى أن الخبرة السابقة في Azure تُسهّل عملية التأهل.

تُفضّل أي مؤسسة مرشحًا يتمتع بمهارات تواصل قوية وقدرة على العمل ضمن فريق. سيكون مساعد عالم البيانات عضوًا في فرق متخصصة متعددة لمعالجة جميع قضايا الأخلاقيات والسرية والصلاحيات في أي تسوية. لذا، بمجرد المضي قدمًا، تأكد من إتقانك التام لهذه المهارات. عزز مهاراتك الشخصية إذا كنت ترغب في تحقيق نجاح كبير في هذا المجال.

حول نمط امتحان DP-100

يتكون هذا الامتحان بشكل أساسي من 60 إلى 80 سؤالًا، ويُفترض الإجابة عليها في غضون 180 دقيقة. ستكون الأسئلة من نوع الاختيار من متعدد، أو الاختيار من بين عدة إجابات، أو غيرها. سيتضمن الامتحان أسئلة عملية أو أسئلة مبنية على دراسات حالة لتقييم كفاءتك العملية في هذه المواضيع. ونظرًا لأن هذا الامتحان يخضع للإشراف، فإنه يتطلب تحضيرًا دقيقًا. رسوم التسجيل لهذا الامتحان هي 165 دولارًا أمريكيًا. يمكنك إجراء الامتحان بأي لغة تناسبك. اللغات المتاحة هي: الإنجليزية، اليابانية، الصينية (المبسطة)، الكورية، الألمانية، الصينية (التقليدية)، الفرنسية، الإسبانية، البرتغالية (البرازيل)، الروسية، العربية (السعودية)، الإيطالية، الإندونيسية، وغيرها.

يمكنك تحديد موعد الامتحان في الوقت الذي يناسبك. يُنصح بإجراء الامتحان عندما تكون مستعدًا جيدًا. للتأهل للامتحان، يجب عليك الحصول على 700 درجة كحد أدنى من أصل 100. لا داعي للقلق في حال عدم اجتياز الامتحان، إذ يمكنك إعادته بعد 24 ساعة.

إذا كنت ترغب في بدء مسيرتك المهنية أو تطويرها، فإن شهادة DP-100 Azure Data Scientist Associate هي الخطوة الأولى نحو وظيفة أحلامك. يمكن للخبراء في مجال تكنولوجيا المعلومات، ممن يعملون بأدوات وتطبيقات علوم البيانات، صقل مهاراتهم بهذه الشهادة، كما ستتمكن من تطبيق هذه الأنظمة والتطبيقات في مجالات أخرى مشابهة.

دليل مفصل حول منهج DP-100

كما ذكرنا سابقًا، يغطي الامتحان أربع وحدات رئيسية، تتضمن العديد من المواضيع الفرعية. فيما يلي وصف لكل وحدة مع جميع المواضيع الفرعية:

إدارة موارد Azure للتعلم الآلي (25-30%). إنشاء مساحة عمل Azure Machine Learning

• إنشاء مساحة عمل Azure Machine Learning

• ضبط إعدادات مساحة العمل

• إدارة مساحة العمل باستخدام Azure Machine Learning Studio إدارة البيانات في مساحة عمل Azure Machine Learning

• تحديد موارد تخزين Azure

• تسجيل مخازن البيانات وصيانتها

• إنشاء مجموعات البيانات وإدارتها إدارة موارد الحوسبة للتجارب في Azure Machine Learning

• تحديد مواصفات الحوسبة المناسبة لحمل عمل التدريب

• تحديد أهداف الحوسبة للتجارب والتدريب

• تكوين موارد الحوسبة المرفقة، بما في ذلك Azure Databricks

• مراقبة استخدام موارد الحوسبة

تطبيق الأمان والتحكم في الوصول في Azure Machine Learning

• تحديد متطلبات الوصول وربطها بالأدوار المضمنة

• إنشاء أدوار مخصصة

• إدارة عضوية الأدوار

• إدارة بيانات الاعتماد باستخدام Azure Key Vault إعداد بيئة تطوير Azure Machine Learning

• إنشاء مثيلات حوسبة

• مشاركة مثيلات الحوسبة

• الوصول إلى مساحات عمل Azure Machine Learning من بيئات تطوير أخرى إعداد مساحة عمل Azure Databricks

• إنشاء مساحة عمل Azure Databricks

• إنشاء مجموعة Azure Databricks

• إنشاء وتشغيل دفاتر ملاحظات في Azure Databricks

• ربط مساحة عمل Azure Databricks بمساحة عمل Azure Machine Learning تشغيل التجارب وتدريب النماذج (20-25%) إنشاء نماذج باستخدام مصمم Azure Machine Learning

• إنشاء مسار تدريب باستخدام مصمم Azure Machine Learning

• استيعاب البيانات في مسار المصمم

• استخدام وحدات المصمم لتحديد تدفق بيانات المسار

• استخدام وحدات التعليمات البرمجية المخصصة في المصمم تشغيل نصوص تدريب النموذج

• إنشاء وتشغيل تجربة باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Azure Machine Learning

• تكوين إعدادات التشغيل لنص برمجي

• استهلاك البيانات من مجموعة بيانات في تجربة باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Azure Machine Learning

• تشغيل نص تدريب على Azure Databricks للحساب

• تشغيل التعليمات البرمجية لتدريب نموذج في دفتر ملاحظات Azure Databricks توليد مقاييس من تشغيل تجربة

• تسجيل مقاييس من تشغيل تجربة

• استرجاع وعرض مخرجات التجربة

• استخدام السجلات لتشخيص أخطاء تشغيل التجربة وإصلاحها

• استخدام MLflow لتتبع التجارب

• تتبع التجارب الجارية في Azure Databricks استخدام التعلم الآلي المؤتمت لإنشاء نماذج مثالية

• استخدام واجهة التعلم الآلي المؤتمت في Azure Machine Learning Studio

• استخدام التعلم الآلي المؤتمت من Azure Machine Learning SDK

• تحديد خيارات المعالجة المسبقة

• تحديد الخوارزميات المراد البحث فيها

• تحديد مقياس أساسي

• الحصول على بيانات لتشغيل التعلم الآلي المؤتمت

• استرجاع أفضل نموذج ضبط المعلمات الفائقة باستخدام Azure Machine Learning

• تحديد طريقة أخذ العينات

• تحديد نطاق البحث

• تحديد المقياس الأساسي

• تحديد خيارات الإنهاء المبكر

• إيجاد النموذج الذي يحتوي على قيم مثالية للمعلمات الفائقة ج. نشر حلول التعلم الآلي وتشغيلها (35-40%) تحديد موارد الحوسبة لنشر النموذج

• مراعاة أمان الخدمات المنشورة

• تقييم خيارات الحوسبة لـ النشر

نشر نموذج كخدمة

• ضبط إعدادات النشر
• نشر نموذج مسجل
• نشر نموذج مُدرَّب في Azure Databricks إلى نقطة نهاية Azure Machine Learning
• استخدام خدمة منشورة
• استكشاف أخطاء حاوية النشر وإصلاحها إدارة النماذج في Azure Machine Learning
• تسجيل نموذج مُدرَّب
• مراقبة استخدام النموذج
• مراقبة انحراف البيانات إنشاء مسار Azure Machine Learning للاستدلال الدفعي
• ضبط خطوة تشغيل متوازية
• ضبط موارد الحوسبة لمسار الاستدلال الدفعي
• نشر مسار الاستدلال الدفعي
• تشغيل مسار الاستدلال الدفعي والحصول على المخرجات
• الحصول على المخرجات من خطوة تشغيل متوازية نشر مسار مصمم Azure Machine Learning كخدمة ويب
• إنشاء مورد حوسبة مستهدف
• ضبط مسار الاستدلال
• استخدام نقطة نهاية منشورة تنفيذ المسارات باستخدام Azure Machine Learning SDK
• إنشاء مسار
• تمرير البيانات بين خطوات المسار
• تشغيل مسار
• مراقبة عمليات خط الأنابيب

تطبيق التعلم الآلي المسؤول (5-10%) استخدام أدوات شرح النماذج لتفسيرها

• اختيار أداة شرح النماذج
• توليد بيانات أهمية الميزات شرح اعتبارات العدالة للنماذج
• تقييم عدالة النموذج بناءً على تباين التنبؤات
• الحد من عدم عدالة النموذج شرح اعتبارات خصوصية البيانات
• شرح مبادئ الخصوصية التفاضلية
• تحديد مستويات التشويش المقبولة في البيانات وتأثيراتها على الخصوصية تطبيق ممارسات عمليات التعلم الآلي
• تشغيل خط أنابيب التعلم الآلي في Azure من Azure DevOps
• أتمتة إعادة تدريب النموذج بناءً على إضافات البيانات الجديدة أو تغييرات البيانات
• إعادة هيكلة دفاتر الملاحظات إلى نصوص برمجية
• تطبيق نظام التحكم في المصدر للنصوص البرمجية لضمان النجاح في امتحان شهادة Microsoft Planning and Developing a Data Science Solution on Azure، نوصيك بما يلي: • دورة تدريبية معتمدة • إكمال نموذج أسئلة تجريبي • اكتساب خبرة عملية • اختيار امتحان بالوكالة فوائد امتحان الوكالة حتى لو كانت لديك شكوك حول معرفتك أو كفاءتك للتأهل لاجتياز الامتحان، ستساعدك الاختبارات البديلة على ضمان النجاح.

بعض النصائح لامتحان DP-100

1. نظرًا لتغير نمط الامتحان مرتين سنويًا، يُنصح بمراجعة أحدث نمط.

2. ستكون أكثر استعدادًا إذا كنت على دراية ببنية أي امتحان قبل تقديمه. ستعرف ما يمكن توقعه من الأسئلة وكيفية تقسيم وقتك.

3. ابدأ بخطة، وجدولها بشكل صحيح، وتأكد من تغطية جميع المواضيع التي يغطيها الامتحان. سيُطلب منك أيضًا الإجابة على أسئلة حول تحديد أهداف النشر والحوسبة.

• يجب أن تكون مستعدًا بشكل كافٍ للإجابة على كل من الأسئلة النظرية والعملية.

• توفر مايكروسوفت نموذجًا لامتحان نظري. يجب قراءته بدقة.

• يُعد "بناء وتشغيل أنظمة التعلم الآلي باستخدام Azure Machine Learning" أحد المجالات الرئيسية للامتحان. لذا، خصص وقتًا كافيًا لهذا الموضوع.

• نظرًا لأهمية المراجعة لأي امتحان، يُنصح بمراجعة الجانب النظري قبل تقديم هذا الامتحان.

إليك بعض الخطوات التي يمكنك اتباعها لتغطية جميع المواضيع في الوقت المحدد. يمكن تطبيق هذه الخطوات التحضيرية أيضًا على أي اختبار شهادة آخر من مايكروسوفت.

اجمع المعلومات اللازمة للبدء:

بدلًا من تصفح مدونات أو مقالات متفرقة من أي مصدر، اجمع جميع المعلومات التي تحتاجها للاختبار من موقع مايكروسوفت الرسمي. لا يوجد مصدر أكثر موثوقية من هذا الموقع للتحضير لاختبار DP-100. ستجد شرحًا تفصيليًا وشاملًا للاختبار يوضح المجالات التي ستغطيها الأسئلة، بالإضافة إلى المواضيع التي يجب عليك تناولها في كل مجال.

ابدأ التعلم من مصادر موثوقة مثل منتديات مايكروسوفت وأدلة الدراسة:

تقدم مايكروسوفت أكثر من 3000 درس تعليمي مبني على تطبيقات عملية متنوعة تغطي جميع المهارات اللازمة لاختبار DP-100. كما يمكنك الالتحاق بدورة تدريبية من كونيغ لاختبار DP 100 والحصول على جميع هذه الأدوات بالإضافة إلى إرشاد من خبراء. يُتيح لك هذا الوصول إلى مختبرات تفاعلية وجلسات تدريب شخصية فردية لمساعدتك على استيعاب المادة الدراسية بشكل أعمق.

استخدم دراسات الحالة، والأحداث الواقعية، ودراسات الحالة للتعلم:

يُقيّم اختبار DP-100 التأهيلي معرفة المرشح بمختلف أحمال عمل Microsoft Azure. يتطلب هذا فهمًا شاملاً لـ Azure، من الناحيتين النظرية والتطبيقية. يجب أن تكون قادرًا على وصف كل منتج من منتجات Azure المتاحة وكيفية استخدامه في الشركة. لن يُمثل هذا عائقًا مع الإشراف المكثف والتعلم الموجه. هذا سبب إضافي للانضمام إلى دورة Koenig التحضيرية للاختبار. 4. قم بإجراء أكبر عدد ممكن من الاختبارات التجريبية: معرفة نمط الاختبار تُساعدك على الاستعداد لما هو قادم. لن تفهم الأسئلة فحسب، بل ستفهم أيضًا المنظور المطلوب في بيئة الاختبار. كما يُساعدك ذلك في تحديد المجالات التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام حتى تتمكن من تخصيص موارد إضافية لتلك القطاعات.

راجع قدر المستطاع

كلما زاد تدريبك وتكرارك لأي مهارة، كلما ازددت إتقانًا لها. باتباعك الخطوات المذكورة أعلاه، لن يقف شيء في طريقك لاجتياز الامتحان بنجاح. تُعدّ شهادة Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate معيارًا لعلماء البيانات ذوي المستوى المتوسط. يتطلب التحضير لها وقتًا وجهدًا، لكنها تستحق العناء. ستؤهلك هذه الشهادة للمستقبل، وتزيد من فرصك في الحصول على دخل أعلى، وتزودك بالمعرفة والمهارات التقنية الأساسية. سجّل في برنامج تدريبي اليوم لتخطو الخطوة الأولى.