ستقدم لك هذه المقالة كل التفاصيل الصغيرة حول امتحان DP-100. قبل القفز إلى كل شيء عن الامتحان، يصبح من الضروري معرفة ما هو هذا الامتحان. ## لماذا علم البيانات على Azure؟ تعتبر البيانات أهم الأصول في الوقت الحاضر، حيث تعتمد العديد من الشركات الكبرى على البيانات. يمكن أن تكون هذه البيانات حول المنتجات والخدمات والعملاء وكل شيء ممكن. تشارك صناعات تكنولوجيا المعلومات بشكل كبير في أنشطة مختلفة مرتبطة بطريقة ما بالبيانات. عندما يتعلق الأمر بإدارة واستخدام البيانات في تكنولوجيا المعلومات (تكنولوجيا المعلومات) أو أي صناعة أخرى، فإن بعض المجالات التكنولوجية تقود المسرح. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات ليست سوى أمثلة قليلة. تستخدم الشركات أو المؤسسات أو مؤسسات خوادم السحابة مثل Microsoft وGoogle وAmazon وما إلى ذلك علم البيانات. وبالتالي، فإنه يحدد قيمة وقيمة علم البيانات. تتطلب هذه المنظمات خبراء علم البيانات للحفاظ على البيانات القابلة للتكوين وتخزينها واستخدامها لتحقيق مزايا محتملة للمنظمة. يعينون متخصصين في علم البيانات ويدفعون لهم رواتب جيدة حقًا لتلبية هذه الحاجة. عندما حدث الوباء، تغير كل شيء من حيث التشغيل والإدارة. لقد تحولت كل منظمة إلى البنية التحتية المركزية والسحابة والحوسبة عند الطلب وانتقلت إلى السحابة. Azure هي أيضًا واحدة من أفضل خدمات السحابة في الصناعة. هناك مسار مباشر لتصبح متخصصًا ماهرًا في بيانات Azure. يمكن للمرء أن يصبح محترفًا معتمدًا في علم البيانات من خلال الحصول على شهادة Microsoft Azure data science associate. يتم الاعتراف بهذه الشهادة عالميًا، وهي تكتسب اهتمامًا مستمرًا من المبتدئين في هذا المجال. ## Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate إذا كنت تبحث عن العثور على شهادة لن تجعل سيرتك الذاتية مهمة فحسب، بل ستساعدك أيضًا في الدخول إلى أي مؤسسة مرموقة. لفهم هذا، يجب أن تكون على دراية بطلب الصناعة على علم البيانات الذي قمنا بتغطيته بالفعل. دعنا نفهم كيف يعمل علم البيانات. تجمع الشركات البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك الأدوات الداخلية والبرامج والتطبيقات ومحركات البحث والمتصفحات والآلات ووسائل التواصل الاجتماعي. هذه البيانات المجمعة هي إرث لأي منظمة تجارية تتطلع إلى زيادة الإيرادات. تستخدم هذه البيانات من قبل فرق أو أقسام الشركة المختلفة لتحسين المنظمة. قد يواجه علماء البيانات صعوبات في تطوير النماذج والحصول على الحلول أثناء هذه العملية. لقد حلت Azure هذه المشكلة من خلال المساعدة في نقل البيانات المهمة إلى بحيرة البيانات، وبعد ذلك يمكن تغيير مكتبة البيانات الكاملة باستخدام تقنيات Azure مثل مجموعات Spark وتنظيف البيانات وتطوير النماذج ومعالجتها وتحليل البيانات. ## كم يكسب علماء البيانات في Azure؟ على الرغم من عدم وجود معلمة محددة يمكنها قياس إمكانات شخص ما في الكسب. يتم جمع هذه البيانات من استطلاعات مختلفة أو رواتب مُبلغ عنها على بعض بوابات التوظيف. سيتم تحديد أجرك حسب حجم ونوع الشركة التي تعمل بها، ومقدار التمويل الذي يرغبون في تخصيصه لك، والعديد من المعايير الأخرى. كما يعتمد ذلك على خبرتك وتجاربك وتقدمك المهني ومقدار المال المهم بالنسبة لك. دعنا نلقي نظرة على الإحصائيات. وفقًا لـ Glassdoor، يبلغ متوسط دخل علوم البيانات السنوي 112000 دولار. وقد لاحظت Indeed متوسط أجر يبلغ 120000 دولار، في حين يبلغ متوسط راتب PayScale 95000 دولار. ربما لا تكون هذه البيانات دقيقة، ولكن يمكنك استخراج فكرة عن مقدار ما يمكنك كسبه. ## كيف يمكنني الحصول على شهادة Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate؟ هذه الشهادة على بعد اختبار واحد فقط. إذا كنت متحمسًا بدرجة كافية للحصول على هذه الشهادة والمضي قدمًا فيها، فكل ما عليك فعله هو التأهل لامتحان DP-100. تصميم وتنفيذ حل علوم البيانات على Azure مليء بهذا الاختبار. بالإضافة إلى هذا الاختبار، يمكن الحصول على هذه الشهادة من قبل أولئك المتحمسين لإحداث تغيير في حياتهم من خلال أن يصبحوا محترفين في علوم البيانات. ## ما هو امتحان Azure DP-100؟ تصميم وتنفيذ حل علوم البيانات على Azure (Azure DP-100) هو الرمز المختصر للامتحان. المرشحون الذين لديهم اهتمام حقيقي بعلم البيانات مؤهلون لهذا الاختبار. يدرس الطامحون مجموعة متنوعة من الميزات العملية لـ Azure أثناء الدراسة لهذا الاختبار. أثناء التحضير لهذا الاختبار، ستتعلم كيفية أداء جميع المهام والأنشطة المتعلقة بعلم بيانات Azure. تتضمن الأنشطة النماذج وتجارب التتبع والعديد من الأنشطة الأخرى إذا كنت قد أعددت جميع وحدات الاختبار بدقة. تسمح شهادة DP-100 أيضًا للعاملين في مجال تكنولوجيا المعلومات بالتخصص في علوم البيانات، وخاصةً عندما يتعلق الأمر بتشغيل أحمال عمل التعلم الآلي على Microsoft Azure. يتضمن هذا إنشاء ونشر بيئات عمل خالية من الأخطاء وفعالة لإجراء تجارب البيانات. كما يتم ترقية نماذج التعلم الآلي (ML) وتدريبها وإدارتها في هذا الإطار. الهدف الأساسي من هذا الاختبار هو تقييم كفاءة المرشح. يمكنك إجراء استعداداتك بناءً على النسبة المئوية للوزن المنفصلة 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 بشكل مسؤول (5-10٪). ## ما هي المتطلبات الأساسية لـ DP-100؟ يجب أن يكون لدى أي شخص مهتم بممارسة مهنة في علوم البيانات معرفة مسبقة بالموضوعات، بما في ذلك علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات أو أي موضوع آخر ذي صلة. هناك أيضًا فوائد إضافية لأولئك الذين لديهم فهم شامل لتصميم برامج R. تقترح Microsoft أن الخبرة السابقة في Azure يمكن أن تساعدك في التأهل بسهولة. ستفضل أي منظمة مرشحًا يتمتع بمهارات اتصال قوية والقدرة على العمل في مجموعة. سيكون عالم البيانات - المشارك عضوًا في العديد من الفرق التأديبية لمعالجة جميع القضايا الأخلاقية والسرية والسلطة في أي تسوية. نتيجة لذلك، بمجرد المضي قدمًا، تأكد من أنك مستعد تمامًا بهذه المهارات. قدم مهاراتك الشخصية إذا كنت تريد الذهاب بعيدًا في هذا المجال. ## حول نمط امتحان DP-100 يتكون هذا الامتحان بشكل أساسي من 60 إلى 80 سؤالاً من المفترض الإجابة عليها في 180 دقيقة. سيكون السؤال في شكل سؤال متعدد الخيارات وإجابات متعددة وغيرها. ستكون هناك أسئلة معملية أو أسئلة تعتمد على دراسة الحالة لتقييم فعاليتك العملية بين هذه الموضوعات. نظرًا لأن هذا امتحان مراقب، فإنه يتطلب إعدادًا شاملاً. تبلغ رسوم التسجيل لهذا الامتحان 165 دولارًا. يمكن محاولة الامتحان بأي لغة حسب رغبتك. خيارات اللغة المتاحة هي الإنجليزية واليابانية والصينية (المبسطة) والكورية والألمانية والصينية (التقليدية) والفرنسية والإسبانية والبرتغالية (البرازيل) والروسية والعربية (المملكة العربية السعودية) والإيطالية والإندونيسية وما إلى ذلك. يمكنك جدولة الاختبار في أي وقت يناسبك. يُنصح بمحاولة الاختبار عندما تكون مستعدًا جيدًا. للتأهل للاختبار، تحتاج إلى الحصول على درجة لا تقل عن 700 على مقياس من 100 إلى 1000. لا ينبغي اعتبار الفشل في المحاولة حادثًا مؤسفًا لأنه يمكنك محاولة الاختبار مرة أخرى بعد 24 ساعة. إذا كنت ترغب في بدء حياتك المهنية أو منحها أجنحة، فإن شهادة DP-100 Azure Data Scientist Associate هي الخطوة الأولى في الحصول على وظيفة أحلامك. يمكن للخبير في عالم الأعمال في مجال تكنولوجيا المعلومات الذي يعمل مع أدوات وتطبيقات علوم البيانات أن يشحذ مهاراته بهذه الشهادة، وستكون قادرًا أيضًا على تطبيق هذه الأنظمة والتطبيقات في مجالات أخرى مماثلة. ## دليل مفصل حول المنهج الدراسي DP-100 كما ناقشنا سابقًا، يغطي الاختبار أربع وحدات رئيسية، بما في ذلك العديد من الموضوعات الفرعية. وقد تم وصف كل وحدة مع جميع الموضوعات الفرعية أدناه. إدارة موارد Azure للتعلم الآلي (25-30%). إنشاء مساحة عمل Azure Machine Learning - إنشاء مساحة عمل Azure Machine Learning - تكوين إعدادات مساحة العمل - إدارة مساحة عمل 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 الحوسبة للتجارب في Azure Machine Learning - تحديد مواصفات الحوسبة المناسبة لحمل عمل التدريب - حوسبة الأهداف للتجارب والتدريب - تكوين موارد الحوسبة المرفقة، بما في ذلك Azure Databricks - مراقبة استخدام الحوسبة تنفيذ الأمان والتحكم في الوصول في Azure Machine Learning - تحديد متطلبات الوصول وربط المتطلبات بالأدوار المضمنة - إنشاء أدوار مخصصة - إدارة عضوية الدور - إدارة بيانات الاعتماد باستخدام Azure Key Vault إعداد بيئة تطوير Azure Machine Learning - إنشاء مثيلات الحوسبة - 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 دفاتر ملاحظات وتشغيلها في Azure Databricks - ربط مساحة عمل Azure Databricks بمساحة عمل Azure Machine Learning تشغيل التجارب وتدريب النماذج (20-25%) إنشاء نماذج باستخدام Azure Machine Learning Designer - إنشاء خط أنابيب تدريب باستخدام مصمم Azure Machine Learning - استيعاب البيانات في خط أنابيب المصمم - استخدام وحدات المصمم لتحديد تدفق بيانات خط الأنابيب - استخدام وحدات التعليمات البرمجية المخصصة في المصمم تشغيل نصوص تدريب النموذج - إنشاء تجربة وتشغيلها باستخدام Azure Machine Learning SDK - تكوين إعدادات التشغيل للنص البرمجي - استهلاك البيانات من مجموعة بيانات في تجربة باستخدام Azure Machine Learning SDK - تشغيل نص برمجي تدريبي على Azure Databricks للحساب - تشغيل التعليمات البرمجية لتدريب نموذج في دفتر ملاحظات Azure Databricks إنشاء مقاييس من تشغيل التجربة - تسجيل المقاييس من تشغيل التجربة - استرداد وعرض مخرجات التجربة - استخدام السجلات لاستكشاف أخطاء تشغيل التجربة وإصلاحها - استخدام MLflow لتتبع التجارب - تتبع التجارب الجارية في Azure Databricks استخدام التعلم الآلي الآلي لإنشاء نماذج مثالية - استخدام واجهة التعلم الآلي الآلي في استوديو Azure Machine Learning - استخدام Automated ML من Azure Machine Learning SDK - تحديد خيارات المعالجة المسبقة - تحديد الخوارزميات المراد البحث عنها - تحديد مقياس أساسي - الحصول على البيانات لتشغيل Automated ML - استرداد أفضل نموذج ضبط المعلمات الفائقة باستخدام Azure Machine Learning - تحديد طريقة أخذ العينات - تحديد مساحة البحث - تحديد المقياس الأساسي - تحديد خيارات الإنهاء المبكر - العثور على النموذج الذي يحتوي على قيم المعلمات الفائقة المثلى ج. نشر وتشغيل حلول التعلم الآلي (35-40٪) تحديد الحوسبة لنشر النموذج - مراعاة الأمان للخدمات المنشورة - تقييم خيارات الحوسبة للنشر نشر نموذج كخدمة - تكوين إعدادات النشر - نشر نموذج مسجل - نشر نموذج مدرب في Azure Databricks إلى نقطة نهاية Azure Machine Learning - استهلاك خدمة منشورة - استكشاف مشكلات حاوية النشر وإصلاحها إدارة النماذج في Azure Machine Learning - تسجيل نموذج مدرب - مراقبة استخدام النموذج - مراقبة انحراف البيانات إنشاء خط أنابيب Azure Machine Learning للاستدلال الدفعي - تكوين ParallelRunStep - تكوين الحوسبة لخط أنابيب الاستدلال الدفعي - نشر دفعة خط أنابيب الاستدلال - تشغيل خط أنابيب الاستدلال الدفعي والحصول على المخرجات - الحصول على المخرجات من ParallelRunStep نشر خط أنابيب مصمم Azure Machine Learning كخدمة ويب - إنشاء مورد حوسبة مستهدف - تكوين خط أنابيب الاستدلال - استهلاك نقطة نهاية منشورة تنفيذ خطوط الأنابيب باستخدام Azure Machine Learning SDK - إنشاء خط أنابيب - تمرير البيانات بين الخطوات في خط الأنابيب - تشغيل خط أنابيب - مراقبة تشغيل خط الأنابيب تنفيذ التعلم الآلي المسؤول (5-10٪) استخدام شارحي النموذج لتفسير النماذج - تحديد مفسر النموذج - إنشاء بيانات أهمية الميزة وصف اعتبارات الإنصاف للنماذج - تقييم عدالة النموذج بناءً على التباين في التنبؤ - التخفيف من عدم الإنصاف في النموذج وصف اعتبارات الخصوصية للبيانات - وصف مبادئ الخصوصية التفاضلية - تحديد مستويات الضوضاء المقبولة في البيانات وتأثيراتها على الخصوصية تطبيق ممارسات ML Ops - تشغيل خط أنابيب Azure Machine Learning من Azure DevOps - أتمتة إعادة تدريب النموذج بناءً على إضافات البيانات الجديدة أو تغييرات البيانات - إعادة تصميم أجهزة الكمبيوتر الدفترية في البرامج النصية - تنفيذ التحكم في المصدر للبرامج النصية لضمان النجاح في Microsoft تخطيط وتطوير علوم البيانات الحل في امتحان شهادة Azure، نوصيك بالذهاب مع دورة تدريبية معتمدة، واستكمال ورقة أسئلة تدريبية للحصول على خبرة عملية اختيار امتحان الوكيل فوائد امتحان الوكيل حتى لو كانت لديك شكوك حول معرفتك أو كفاءتك للتأهل للامتحان، فإن اختبارات الوكيل ستساعدك على ضمان النجاح. ## بعض النصائح لـ DP-100 1. نظرًا لأن نمط الامتحان يتغير مرتين في السنة، فمن المستحسن أن تفحص النمط الأحدث. 2. ستكون مستعدًا بشكل أفضل إذا كنت على دراية بهيكل أي امتحان قبل إجرائه بالفعل. ستعرف ما يمكن توقعه فيما يتعلق بالأسئلة وكيفية تقسيم وقتك. 3. ابدأ بخطة، وجدولها بشكل صحيح، وتأكد من تغطية جميع الموضوعات التي يغطيها الامتحان. ومن المتوقع أيضًا أن تعالج أسئلة حول تحديد أهداف النشر والحوسبة الخاصة بك. - يجب أن يكون لديك استعداد كافٍ للإجابة على الأسئلة النظرية والمختبرية. - تقدم Microsoft قالب امتحان نظري. يجب قراءتها جيدًا. - "بناء وتشغيل أنظمة التعلم الآلي باستخدام Azure يعد التعلم الآلي أحد المجالات الرئيسية للامتحان. لذا، خصص وقتك لهذا الموضوع وفقًا لذلك. - نظرًا لأن المراجعة ضرورية لأي اختبار، فمن المستحسن أن تراجع النظرية قبل إجراء هذا الاختبار. فيما يلي بعض الخطوات التي يمكن استخدامها إذا كنت بحاجة إلى تغطية جميع الموضوعات في الوقت المحدد. يمكن أيضًا استخدام خطوات التحضير هذه في أي اختبار شهادة آخر من Microsoft. #### اجمع المعلومات التي تحتاجها للبدء: بدلاً من زيارة المدونات أو المقالات العشوائية المتناثرة من أي مصدر، اجمع كل المعلومات التي تحتاجها للاختبار على الموقع الرسمي لشركة Microsoft. لا يوجد شيء يمكن الوثوق به أكثر من هذا للتحضير DP-100. ستجد تفصيلاً كاملاً للاختبار يشرح المجالات التي ستغطيها الأسئلة، كما يوضح لك الموضوعات التي تحتاج إلى تناولها في كل موضوع. #### ابدأ الفهم من مصادر موثوقة مثل منتديات Microsoft وأدلة الدراسة: تقدم Microsoft أكثر من 3000 درس تعليمي بناءً على تطبيقات محتملة مختلفة حول جميع المهارات اللازمة في اختبار DP-100. بدلاً من ذلك، يمكنك الالتحاق بدورة تدريبية على برنامج Koenig DP 100 والحصول على كل هذه الأدوات بالإضافة إلى التوجيه المتمرس. يوفر لك هذا إمكانية الوصول إلى المختبرات التفاعلية وجلسات التدريب الشخصية الفردية لمساعدتك على فهم مادة الدراسة بشكل أكثر شمولاً. #### استخدم دراسات الحالة والأحداث الواقعية وحالات الاستخدام للتعلم: يقيم اختبار التأهيل DP-100 معرفة المرشح بأحمال عمل Microsoft Azure المختلفة. وهذا يتطلب فهمًا شاملاً لبرنامج Azure، سواء من الناحية الفلسفية أو من حيث استخداماته العملية. يجب أن تكون قادرًا على وصف كل منتج Azure المتوفر وكيف يمكن استخدامه في الشركة. لا ينبغي أن يكون هذا عائقًا مع الإشراف المكثف والتعلم الموجه. هذا مجرد سبب آخر للمشاركة في دورة تحضيرية لاختبار Koenig.4. قم بإجراء أكبر عدد ممكن من الاختبارات التدريبية: يمكن أن تساعدك معرفة نمط الاختبار في الاستعداد لما هو قادم. أنت لا تفهم الأسئلة فحسب، بل تفهم أيضًا المنظور المطلوب في بيئة الاختبار. كما يساعدك في تحديد المجالات التي تحتاج إلى اهتمام إضافي حتى تتمكن حقًا من تخصيص موارد إضافية لتلك القطاعات. #### راجع أكبر عدد ممكن من المرات كلما مارست أو كررت أي مهارة، أصبحت أكثر كفاءة. إذا اتبعت الخطوات المذكورة أعلاه، فلا يمكن لأحد أن يمنعك من التأهل للاختبار بدرجة جيدة. شهادة Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate هي معيار لعلماء البيانات من المستوى المتوسط. يتطلب الأمر وقتًا وتفانيًا للتحضير له، لكنه يستحق الجهد المبذول. سوف يدربك هذا على المستقبل، ويزيد من إمكاناتك في الكسب، ويوفر المعرفة والقدرات التقنية الأساسية.قم بالتسجيل في برنامج التدريب اليوم لتتخذ الخطوة الأولى.
جميع الحقوق محفوظة © 2024.
