Databricks Certified Machine Learning Professional Prep Exam

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

تؤكد بيانات اعتماد محترف التعلم الآلي المعتمد (CML-P) على الخبرة المتقدمة في تصميم أنظمة التعلم الآلي (ML) وتطويرها ونشرها وتحسينها لتطبيقات العالم الحقيقي. إنه موجه لمهندسي ML ذوي الخبرة، وعلماء البيانات، ومطوري الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في إثبات قدرتهم على تجاوز التجريب وتقديم حلول التعلم الآلي على مستوى الإنتاج على نطاق واسع. ويؤكد اختبار CML-P كفاءة المرشح عبر دورة حياة ML الكاملة، بدءًا من إعداد البيانات وتطوير النماذج وحتى النشر والمراقبة والحوكمة وضبط الأداء. يُظهر المرشحون الناجحون قدرتهم على بناء خطوط أنابيب شاملة واختيار الخوارزميات المناسبة والتكامل مع العمليات التجارية وإدارة التكاليف والأمن والامتثال في بيئات المؤسسة. وتشمل مجالات المعرفة الرئيسية ما يلي:

• هندسة البيانات المتقدمة لتعلم الآلة: إعداد مجموعات بيانات كبيرة وعالية الأبعاد؛ هندسة الميزات؛ إدارة انجراف البيانات وإصدارها.
• اختيار النماذج والتدريب: مقارنة أساليب التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والمعززة؛ ضبط المعلمة الفائقة التنظيم؛ التحقق المتبادل؛ مقايضة التحيز والتباين.
• التعلم العميق: تنفيذ الشبكات العصبية، وشبكات CNN، وشبكات RNN، والمحولات، ونقل التعلم باستخدام أطر عمل مثل TensorFlow أو PyTorch.
• النشر وMLOps: نماذج الحاويات، باستخدام خطوط أنابيب CI/CD، والنشر على خدمات ML السحابية (AWS SageMaker، وAzure ML، وGoogle Vertex AI)، وتوسيع نطاق الاستدلال.
• المراقبة وحوكمة النماذج: تتبع مقاييس الأداء، واكتشاف الانحراف، والتراجع عن النماذج، والحفاظ على إمكانية التكرار.
• الأمان والخصوصية والامتثال: حماية البيانات الحساسة، وتطبيق الخصوصية التفاضلية، وضمان الالتزام التنظيمي (GDPR، HIPAA).
• التحسين وإدارة التكلفة: استخدام GPU/TPU، والتجميع، والتخزين المؤقت، واستراتيجيات التدريب والاستدلال الفعالة من حيث التكلفة.
• ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة: العدالة والشفافية وقابلية التفسير وتخفيف التحيز في النماذج.

تكرر اختبارات الممارسة CML-P سيناريوهات مثل اختيار أفضل خوارزمية لمجموعة بيانات غير متوازنة، وتحسين مسار التدريب البطيء، ونشر نموذج مع إصدارات الكناري، أو تشخيص الانحراف في الإنتاج. يتضمن كل سؤال شرحًا تفصيليًا لا يغطي الخطوات الصحيحة فحسب، بل يغطي أيضًا الأسباب الكامنة وراء الاختيارات المعمارية والمقايضات. من خلال الحصول على CML-P، يُظهر المحترفون القدرة على تصميم وتشغيل وصيانة أنظمة تعلم الآلة عالية التأثير التي تدفع قيمة الأعمال. إنه مثالي لأدوار مثل مهندس التعلم الآلي الأول، أو عالم البيانات الرئيسي، أو مهندس حلول الذكاء الاصطناعي، أو أخصائي MLOps، ويقوم بتعيين المرشحين للقيادة في مبادرات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)