Pass Any Exam & Pay After Pass.
يتطور علم البيانات بوتيرة متسارعة، مدفوعًا بتزايد أحجام مجموعات البيانات باستمرار والطلب المتزايد على رؤى فورية. غالبًا ما تواجه سير العمل التقليدية التي تعتمد بشكل كبير على وحدة المعالجة المركزية صعوبة في مواكبة هذا التطور، مما يخلق اختناقات تعيق الاستكشاف والتكرار والتطبيق. تتناول هذه المقالة بالتفصيل كيف يمكن لتقنية NVIDIA RAPIDS أن تُحدث ثورة في ممارسات علم البيانات من خلال تسخير قوة وحدات معالجة الرسومات، وصولًا إلى كيفية اعتماد شهادة NVIDIA المعتمدة في علم البيانات المُسرّع (NCA-ADS) لهذه المهارات الأساسية.
في عصر البيانات الضخمة، يواجه علماء البيانات باستمرار مجموعات بيانات تتراوح أحجامها من غيغابايت إلى تيرابايت. قد تكون معالجة وتحليل هذه الكميات الهائلة من المعلومات باستخدام الأدوات التقليدية القائمة على وحدة المعالجة المركزية، مثل Pandas لمعالجة البيانات أو Scikit-learn للتعلم الآلي، بطيئة للغاية. تشمل المعوقات الشائعة ما يلي:
تحميل البيانات واستخراجها وتحويلها وتحميلها (ETL): قد يستغرق نقل الملفات الكبيرة إلى الذاكرة وتنظيفها وتحويلها جزءًا كبيرًا من وقت المشروع.
هندسة الميزات: غالبًا ما يتضمن توليد ميزات جديدة حسابات معقدة على مجموعات البيانات بأكملها، والتي تعالجها وحدات المعالجة المركزية بشكل تسلسلي.
تدريب النموذج: يتطلب التدريب التكراري لنماذج التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق أو أساليب التجميع المعقدة مثل XGBoost، قدرة حاسوبية هائلة.
الاستدلال: يتطلب نشر النماذج للتنبؤات الآنية على البيانات الجديدة معالجة سريعة لتقديم نتائج في الوقت المناسب.
لا تؤدي هذه القيود إلى إطالة الجداول الزمنية للمشاريع فحسب، بل تعيق أيضًا التجريب التكراري الضروري لاكتشاف النماذج والرؤى المثلى. وهنا تبرز أهمية أمثلة علوم البيانات المُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU)، حيث تُحدث نقلة نوعية في كفاءة الحوسبة.
NVIDIA RAPIDS عبارة عن مجموعة مكتبات مفتوحة المصدر مصممة لتنفيذ مسارات علوم البيانات والتحليلات من البداية إلى النهاية بالكامل على وحدات معالجة الرسومات. من خلال الاستفادة من إمكانيات المعالجة المتوازية لوحدات معالجة الرسومات، تُسرّع RAPIDS بشكل كبير المهام التي قد تُعيق أداء الأنظمة التي تعتمد على وحدات المعالجة المركزية فقط. تم تصميم النظام البيئي بواجهات بايثون مألوفة، مما يجعل الانتقال من وحدة المعالجة المركزية إلى وحدة معالجة الرسومات سلسًا نسبيًا لعلماء البيانات الذين يتقنون بالفعل مكتبات مثل Pandas وScikit-learn.
تشمل المكونات الرئيسية لـ NVIDIA RAPIDS ما يلي:
cuDF: مكتبة DataFrame مُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات، بواجهة برمجة تطبيقات مشابهة لـ Pandas، مما يُتيح معالجة البيانات ومعالجتها بسرعة.
cuML: مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات، تُحاكي واجهات برمجة تطبيقات Scikit-learn الشائعة لتدريب النماذج والاستدلال بشكل أسرع. ... - Dask-GPU: يدمج Dask مع RAPIDS، مما يسمح بتوسيع نطاق العمليات الحسابية عبر وحدات معالجة رسومية متعددة أو حتى عُقد متعددة لمجموعات البيانات التي تتجاوز سعة ذاكرة وحدة معالجة رسومية واحدة.
توفر هذه المكونات معًا حلاً شاملاً لتحسين مسارات البيانات باستخدام وحدات معالجة الرسوميات، مما يُحقق تحسينات كبيرة في الأداء عبر مختلف مراحل علم البيانات، بدءًا من تسريع عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) وصولاً إلى بناء النماذج المعقدة.
يُعد cuDF حجر الزاوية لتسريع معالجة البيانات ضمن بيئة RAPIDS. فهو يوفر بنية DataFrame وواجهة برمجة تطبيقات (API) تُحاكي Pandas بشكل كبير، مما يعني أنه يُمكن لعلماء البيانات غالبًا نقل أكواد Pandas الحالية التي تعتمد بشكل كبير على وحدة المعالجة المركزية إلى cuDF مع الحد الأدنى من التعديلات لتحقيق تحسين في أداء cuDF.
تشمل التطبيقات العملية لـ cuDF ما يلي:
تحميل مجموعات البيانات الضخمة: قراءة ملفات CSV أو Parquet أو غيرها من تنسيقات الملفات إلى إطار بيانات GPU بسرعة تفوق الطرق التقليدية بكثير.
تنظيف البيانات ومعالجتها المسبقة: تنفيذ عمليات مثل التصفية والدمج والربط والتجميع والتحليل بسرعة فائقة بفضل وحدة معالجة الرسومات (GPU). تخيل تنظيف مجموعة بيانات بحجم تيرابايت في دقائق بدلًا من ساعات.
هندسة الميزات: توليد ميزات جديدة باستخدام عمليات رياضية معقدة، أو معالجة النصوص، أو دوال النوافذ، وكل ذلك مُسرّع بواسطة وحدة معالجة الرسومات.
على سبيل المثال، إذا كان لديك إطار بيانات Pandas ضخم وتريد حساب متوسط عمود بعد تجميعه حسب عمود آخر، فما عليك سوى تحويل إطار بيانات Pandas إلى إطار بيانات cuDF (cudf.DataFrame.from_pandas(df)) ثم تطبيق عمليتي .groupby() و .mean() نفسيهما، ما يُحقق تسارعًا هائلًا، خاصةً مع مجموعات البيانات الضخمة.
على الرغم من أن وحدة معالجة الرسومات (GPU) الواحدة توفر قوة هائلة، إلا أن بعض مجموعات البيانات تتجاوز سعة ذاكرة حتى أقوى وحدات معالجة الرسومات. وهنا تبرز أهمية تكامل Dask-GPU. Dask مكتبة مرنة للحوسبة المتوازية في بايثون، ويتيح تكاملها مع RAPIDS لعلماء البيانات الاستفادة من وحدات معالجة رسومات متعددة (سواء على جهاز واحد أو عبر مجموعة حاسوبية) لمعالجة مجموعات بيانات ضخمة للغاية.
المزايا الرئيسية لتكامل Dask-GPU:
معالجة البيانات التي تتجاوز سعة الذاكرة: يستطيع Dask إدارة البيانات التي لا تتسع لها ذاكرة وحدة معالجة رسومات واحدة من خلال تقسيمها بذكاء ومعالجة أجزاء منها بالتوازي.
سير العمل الموزع: يُمكّن Dask من توسيع نطاق العمليات الحسابية عبر وحدات معالجة رسومات أو عُقد متعددة، وهو مثالي لتحليلات البيانات الضخمة على مستوى المؤسسات.
واجهة برمجة تطبيقات موحدة: يستطيع علماء البيانات الاستمرار في استخدام واجهات برمجة تطبيقات cuDF وcuML المألوفة، بينما يتولى Dask تنسيق توزيع العمل في الخلفية.
تُعدّ هذه الإمكانية أساسية لحلول علوم البيانات المتقدمة، إذ تُمكّن علماء البيانات من مواجهة تحديات كميات البيانات الضخمة التي كانت تُعتبر سابقًا عصية على المعالجة باستخدام تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU).
cuML عبارة عن مجموعة من خوارزميات التعلّم الآلي المُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) والمبنية على إطار عمل RAPIDS. تُوفّر هذه المجموعة تطبيقات مُحسّنة للغاية للخوارزميات الشائعة، مما يسمح بتدريب واستنتاج النماذج بشكل أسرع بكثير مقارنةً بنظيراتها القائمة على وحدة المعالجة المركزية (CPU).
تشمل تطبيقات cuML ما يلي:
التعلّم الآلي الكلاسيكي المُسرّع: تستفيد خوارزميات مثل K-Means وDBSCAN وUMAP والانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وآلات المتجهات الداعمة من تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU)، مما يُؤدي إلى دورات تطوير نماذج أسرع.
XGBoost المُسرّع بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU): يدعم XGBoost، وهو إطار عمل لتعزيز التدرج واسع الاستخدام، وحدة معالجة الرسومات (GPU) بشكل أصلي. عند دمجها مع cuDF لإعداد البيانات، يمكن تشغيل مسار المعالجة بأكمله، بدءًا من هندسة الميزات وصولًا إلى تدريب النموذج، بسرعات غير مسبوقة. يُعد هذا مثالًا بارزًا على تطبيقات cuML التي تُحقق مكاسب كبيرة.
ضبط أسرع للمعلمات الفائقة: مع تدريب النماذج بسرعة أكبر، يستطيع علماء البيانات استكشاف نطاق أوسع من المعلمات الفائقة في وقت أقصر، مما يؤدي إلى نماذج أكثر قوة ودقة.
تُمكّن القدرة على تدريب النماذج وتكرارها بسرعة علماء البيانات من تحقيق نتائج أفضل بكفاءة أعلى، والاستفادة القصوى من موارد الحوسبة لديهم.
يتجاوز بناء مسارات معالجة بيانات قوية ومُحسّنة مجرد الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات (GPUs). تُعد قابلية التكرار والإدارة الفعّالة للبيئة بنفس القدر من الأهمية. تُركز شهادة NCA-ADS على هذه المهارات العملية، بما في ذلك:
Conda: لإنشاء بيئات Python معزولة، مما يضمن عدم تعارض تبعيات مشاريع مُحددة مع بعضها البعض. يُعد هذا أمرًا ضروريًا لإدارة المكتبات المُعقدة المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات.
Conda: لإنشاء بيئات Python معزولة، لضمان عدم تعارض تبعيات مشاريع مُحددة مع بعضها البعض. هذا ضروري لإدارة المكتبات المُعقدة المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات.
Conda: لإنشاء بيئات Python معزولة، لضمان عدم تعارض تبعيات مشاريع مُحددة مع تبعيات مشاريع أخرى. - Pip: أداة تثبيت الحزم القياسية للغة بايثون، تُستخدم مع Conda لإدارة المكتبات الخاصة بالمشروع.
Docker: توفر الحاويات مستوىً أعلى من إمكانية إعادة الإنتاج والنقل. من خلال تجميع تطبيقك، وتوابعه، ونظام التشغيل في حاوية واحدة، تضمن تشغيل خط أنابيب البيانات المُسرّع بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) بسلاسة عبر بيئات مختلفة، من بيئة التطوير إلى بيئة الإنتاج.
تُعد هذه الأدوات أساسية لبناء حلول علوم البيانات الجاهزة للإنتاج، وهي مكونات رئيسية لممارسات MLOps الفعّالة، والتي تشمل التتبع والمراقبة.
لتقدير قوة تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU) حقًا، من الضروري قياس أداء تطبيقاتك. يتضمن ذلك مقارنة وقت تنفيذ المهام التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) مع نظيراتها المُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU). عند تحسين خطوط أنابيب البيانات باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)، تُعد المقاييس الواضحة ضرورية.
تشمل الجوانب الرئيسية للتقييم المعياري ما يلي:
تحديد خط الأساس: أولًا، قياس أداء خط المعالجة الحالي لديك القائم على وحدة المعالجة المركزية (على سبيل المثال، باستخدام Pandas أو Scikit-learn).
تطبيق وحدة معالجة الرسومات: تحويل الأجزاء الأساسية من خط المعالجة لديك لاستخدام cuDF أو cuML أو Dask-GPU.
قياس الوقت: استخدام وحدة time في بايثون أو الأمر السحري %%timeit في Jupyter لقياس أوقات التنفيذ بدقة لمختلف مراحل خط المعالجة على كل من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.
اختبار قابلية التوسع: تقييم كيفية تغير الأداء مع زيادة حجم البيانات والتعقيد الحسابي على كلا النظامين الأساسيين.
يُقدّم توثيق هذه التحسينات في الأداء دليلاً ملموساً على القيمة المضافة التي توفرها تقنية NVIDIA RAPIDS، ويُبرّر الاستثمار في بنية تحتية لوحدات معالجة الرسومات (GPU). ليس من النادر ملاحظة تسارع يصل إلى 10 أضعاف، أو 50 ضعفاً، أو حتى 100 ضعف في أحمال العمل المتوازية بكثافة.
شهادة NVIDIA المعتمدة في علوم البيانات المُسرّعة (NCA-ADS) هي شهادة للمبتدئين، مُصممة للتحقق من قدرة الفرد على الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) في سير عمل علوم البيانات. تُشكّل هذه الشهادة مدخلاً أساسياً للأفراد الساعين للحصول على شهادات NVIDIA المتقدمة في علوم البيانات، حيث تُؤكّد المهارات الأساسية في الانتقال من العمليات المُعتمدة على وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى مسارات العمل المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) باستخدام نظام NVIDIA RAPIDS.
تُؤكّد هذه الشهادة تحديداً المهارات في تمكين الاستكشاف والتكرار والنشر بشكل أسرع على مجموعات البيانات الضخمة. يجب أن يمتلك المرشحون لامتحان NCA-ADS خبرة تتراوح بين سنة وسنتين في استخدام أدوات تعتمد على وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتحسين كفاءة المعالجة والتحليل وأداء تطبيقات التعلم الآلي، واستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، وتحليلات البيانات. يغطي الامتحان مجموعة شاملة من المواضيع، بما في ذلك:
مفاهيم وحدة معالجة الرسومات (GPU) مقابل وحدة المعالجة المركزية (CPU): فهم الاختلافات المعمارية وأسباب تفوق وحدات معالجة الرسومات في الحوسبة المتوازية.
تصميم خطوط المعالجة باستخدام Dask: تصميم خطوط معالجة بيانات فعّالة، مع دمج Dask غالبًا لتحقيق قابلية التوسع.
معالجة البيانات عمليًا باستخدام cuDF: إظهار الكفاءة في استخدام cuDF لتسريع عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) ومعالجة البيانات.
تدريب النماذج باستخدام cuML/XGBoost: تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتطوير النماذج بشكل أسرع.
ممارسات MLOps الأساسية: مفاهيم مثل التتبع والمراقبة لضمان نشر خطوط معالجة بيانات قوية.
بيئات قابلة للتكرار: إنشاء بيئات قابلة للتكرار باستخدام أدوات مثل Conda وPip وDocker.
اختبار NCA-ADS هو تقييم إلكتروني يُجرى عن بُعد، ويتكون من 50 إلى 60 سؤالًا، ويُستكمل خلال 60 دقيقة. يُمنح حاملو هذا الاختبار، الذي تبلغ تكلفته 125 دولارًا أمريكيًا، شارة رقمية وشهادة اختيارية صالحة لمدة عامين. يُثبت الحصول على هذه الشهادة كفاءتك في بناء حلول مُحسّنة باستخدام تقنيات علوم البيانات المُسرّعة، مما يُؤهلك للنمو في هذا المجال.
سواءً كنت تسعى إلى تسريع سير عمل علوم البيانات من البداية إلى النهاية، أو تهيئة ودعم نماذج التعلّم الآلي المُحسّنة، فإن برنامج NCA-ADS يُوفر مسارًا تعليميًا واضحًا للمطورين لرفع مستوى مهاراتهم في علوم البيانات وهندسة التعلّم الآلي.
شهادة NCA-ADS هي شهادة مُعتمدة على مستوى المُساعد، مُصممة للتحقق من قدرة الفرد على استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في سير عمل علوم البيانات. يركز هذا البرنامج على استخدام نظام RAPIDS من NVIDIA لتسريع عمليات معالجة البيانات، والتعلم الآلي، واستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، والانتقال من العمليات التي تعتمد على وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى العمليات التي تعتمد على وحدة معالجة الرسومات (GPU).
تُعدّ هذه الشهادة مثالية لعلماء البيانات، ومهندسي التعلم الآلي، والمطورين الذين لديهم خبرة من سنة إلى سنتين في استخدام الأدوات القائمة على وحدة معالجة الرسومات (GPU)، ويرغبون في توثيق مهاراتهم الأساسية في تسريع عمليات علوم البيانات والتحليلات باستخدام NVIDIA RAPIDS.
يُقيّم الاختبار مهارات مفاهيم وحدة معالجة الرسومات (GPU) مقابل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وتصميم مسارات علوم البيانات باستخدام Dask غالبًا، ومعالجة البيانات عمليًا باستخدام cuDF، وتدريب النماذج باستخدام cuML/XGBoost، وممارسات MLOps الأساسية، وإنشاء بيئات قابلة للتكرار باستخدام أدوات مثل Conda وPip وDocker.
امتحان NCA-ADS هو تقييم إلكتروني يُجرى عن بُعد، ويتضمن من ٥٠ إلى ٦٠ سؤالًا من نوع الاختيار من متعدد. يُمنح المتقدمون ٦٠ دقيقة لإكمال الامتحان.
تبلغ تكلفة امتحان NCA-ADS ١٢٥ دولارًا أمريكيًا. عند اجتياز الامتحان بنجاح، تكون الشهادة صالحة لمدة عامين من تاريخ إصدارها. يتم تجديد الشهادة بإعادة الامتحان.
يُعدّ إتقان علوم البيانات المُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات (GPU) باستخدام NVIDIA RAPIDS نقلة نوعية لأي متخصص في مجال البيانات. تُقدّم شهادة NVIDIA المعتمدة في علوم البيانات المُسرّعة (NCA-ADS) توثيقًا رسميًا لهذه المهارات المطلوبة بشدة، مما يُميّزك في سوق العمل التنافسي. إذا كنت تسعى إلى ترسيخ خبرتك والحصول على هذه الشهادة دون ضغوط الامتحانات المعتادة، فإنّ cbtproxy.com يُقدّم لك حلاً بسيطًا.
مع cbtproxy.com، تستفيد من خدمة فريدة للدفع بعد اجتياز الامتحان. سيُدير مُختصّونا ذوو الخبرة، والمُلمّون تمامًا بصيغ امتحانات مختلف الشركات وقواعد الإشراف، عملية الامتحان الإلكتروني المُراقب نيابةً عنك. لن تدفع رسوم الخدمة إلا بعد اجتيازك شهادة NCA-ADS رسميًا. هذا يعني عدم وجود أي مخاطرة مُسبقة؛ ففي حال عدم اجتيازك الامتحان -وهو أمر نادر الحدوث-، سيتم استرداد رسوم الخدمة ورسوم الامتحان بالكامل. كما نوفر باستمرار قسائم امتحانات مخفضة، مما قد يوفر لك ما يصل إلى 40% من تكاليف الشهادة، ونقدم خدمة حجز مواعيد سريعة وآمنة وسرية تتناسب مع منطقتك الزمنية. لمعرفة المزيد حول كيفية اجتياز شهادة NCA-ADS بثقة وسهولة، تفضل بزيارة صفحتنا المخصصة للاطلاع على الأسعار والبدء اليوم: /certifications/nvidia/nvidia-accelerated-data-science-1.
جميع الحقوق محفوظة © 2024.
