[NEW] Databricks Certified Machine Learning Associate

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 :

تغطية تفصيلية لنطاق الاختبار

• التعلم الآلي لـ Databricks (38%) نظرة عامة على التعلم الآلي لـ Databricks، العمل مع AutoML، استخدام MLflow للتتبع، متجر الميزات، سجل النماذج
• مسارات عمل ML (19%) بناء مسارات باستخدام وظائف Databricks، تنسيق مهام ML مع Delta Lake، مراقبة مسار ML
• تطوير النماذج (31%) إعداد البيانات للتدريب، نماذج التدريب، المعلمات المفرطة ضبط وتقييم النموذج واختيار النموذج
• نشر النموذج (12%) تسجيل النماذج وخدمتها ونشر النماذج باستخدام سجل نماذج MLflow وتوسيع نطاق تقديم النماذج ومراقبة أداء النموذج

لقد صممت هذه الدورة التدريبية الشاملة للاختبار التدريبي لمساعدتك في اجتياز اختبار Databricks Certified Machine Learning Associate في محاولتك الأولى. يتطلب اجتياز هذه الشهادة فهمًا قويًا لكيفية إدارة سير عمل التعلم الآلي الشامل على منصة Databricks. لقد قمت بإنشاء أسئلة التدريب هذه لتعكس بيئة الاختبار الفعلية، واختبار معرفتك العملية بـ Unity Catalog وFeature Store وMLflow وAutoML. يتجاوز بنك الأسئلة هذا الحفظ البسيط من خلال تقديم تفسيرات تفصيلية لكل إجابة صحيحة أو غير صحيحة، مما يضمن فهمك الكامل للمفاهيم الأساسية لتطوير النموذج ونشره. إذا كنت تبحث عن مواد دراسية موثوقة للتحقق من قدرتك على أداء مهام التعلم الآلي الأساسية، فستكون هذه الدورة بمثابة دليل الإعداد النهائي. معاينة أسئلة التدريب السؤال 1: أي من ميزات Databricks التالية مصممة خصيصًا لتسجيل المعلمات وإصدارات التعليمات البرمجية والمقاييس وملفات الإخراج أثناء عملية التدريب على التعلم الآلي؟

• الخيارات:
  • أ. كتالوج الوحدة
  • ب. متجر ميزات Databricks
  • ج. تتبع MLflow
  • د. Databricks AutoML
  • E. جداول دلتا المباشرة
  • F. سجل نموذج MLflow
• الإجابة الصحيحة: ج. تتبع MLflow
• الشرح:
  • أ. Unity Catalog غير صحيح لأنه حل حوكمة موحد للبيانات وأصول الذكاء الاصطناعي، وليس أداة متخصصة لتتبع التدريب.
  • ب. متجر ميزات Databricks غير صحيح لأنه يُستخدم لاكتشاف الميزات ومشاركتها عبر نماذج التعلم الآلي.
  • ج. يعد تتبع MLflow صحيحًا لأنه يوفر واجهة برمجة التطبيقات (API) وواجهة المستخدم المصممة خصيصًا لتسجيل المعلمات وإصدارات التعليمات البرمجية والمقاييس وملفات الإخراج عند تشغيل تعليمات برمجية للتعلم الآلي.
  • د. Databricks AutoML غير صحيح لأنه يعمل على أتمتة عملية نماذج التدريب بدلاً من العمل كسجل التتبع الأساسي.
  • E. Delta Live Tables غير صحيحة لأنها إطار عمل لبناء خطوط بيانات موثوقة، وليس لتتبع تجارب تعلم الآلة.
  • F. سجل نموذج MLflow غير صحيح لأنه مخزن نماذج مركزي يُستخدم لإدارة دورة حياة النماذج بعد تدريبها، وليس مكون التتبع المستخدم أثناء مرحلة التدريب.

السؤال 2: عند أتمتة تدريب النماذج باستخدام Databricks AutoML، أي من العناصر التالية يتم إنشاؤها تلقائيًا وتوفيرها للمستخدم للشفافية والتعديل؟

• الخيارات:
  • أ. مخطط إدارة Unity Catalog الذي تم تكوينه بالكامل
  • ب. دفاتر ملاحظات Python التي تحتوي على الكود المصدري لكل تشغيل تجريبي
  • C. اتصال مباشر بموضوعات كافكا الخارجية
  • د. ترجمة استعلامات SQL إلى PySpark DataFrames
  • E. بنية مستودع البيانات المركزية
  • F. البرامج النصية لنشر REST API يدويًا للخوادم الخارجية
• الإجابة الصحيحة: ب. دفاتر ملاحظات Python التي تحتوي على الكود المصدري لكل تشغيل تجريبي
• الشرح:
  • أ. مخطط إدارة Unity Catalog الذي تم تكوينه بالكامل غير صحيح لأن AutoML يركز على تدريب النماذج، وليس إعداد قواعد إدارة البيانات.
  • ب. تعد دفاتر ملاحظات Python التي تحتوي على الكود المصدري لكل تجربة تشغيل صحيحة لأن Databricks AutoML تتبنى منهج "الصندوق الزجاجي"، مما يؤدي إلى إنشاء دفاتر ملاحظات قابلة للتحرير لكل تجربة نموذجية حتى يتمكن علماء البيانات من مراجعة الكود وتعديله.
  • ج. اتصال الدفق المباشر بموضوعات كافكا الخارجية غير صحيح لأن AutoML يعمل على مجموعات بيانات ثابتة للتدريب، وليس على خطوط أنابيب الدفق المباشر.
  • د. استعلامات SQL المترجمة إلى PySpark DataFrames غير صحيحة لأن هذا يتعلق بتنفيذ الاستعلام وتجميعه، وليس بعملية أتمتة التعلم الآلي.
  • ه. بنية مستودع البيانات المركزية غير صحيحة لأن AutoML يبني النماذج، وليس بنيات تخزين البيانات.
  • F. البرامج النصية للنشر اليدوي لـ REST API غير صحيحة لأن Databricks تتعامل مع النشر من خلال MLflow Model Serving بدلاً من إنشاء برامج نصية يدوية للخادم الخارجي.

السؤال 3: في سياق نشر النموذج على Databricks، ما هي الأداة المستخدمة بشكل أساسي لنقل نموذج التعلم الآلي عبر مراحل دورة الحياة مثل "التدريج" و"الإنتاج"؟

• الخيارات:
  • أ. وظائف قوالب البيانات
  • ب. متجر الميزات
  • ج. سجل نموذج MLflow
  • د. السفر عبر الزمن في دلتا ليك
  • E. تتبع MLflow
  • F. Databricks SQL Warehouses
• الإجابة الصحيحة: C. MLflow Model Registry
• الشرح:
  • أ. وظائف Databricks غير صحيحة لأنها تُستخدم لتنسيق المهام وجدولتها، وليس خصيصًا لإدارة مراحل دورة حياة النموذج.
  • ب. متجر الميزات غير صحيح لأنه يدير ميزات التعلم الآلي للتدريب والاستدلال، وليس حالة نشر النماذج نفسها.
  • ج. يعتبر MLflow Model Registry صحيحًا لأنه مستودع مركزي يوفر نسب النموذج وإصداره والانتقالات المرحلية من التدريج إلى الإنتاج.
  • د. Delta Lake Time Travel غير صحيح لأنه يسمح لك بالاستعلام عن الإصدارات القديمة من جداول البيانات، وليس إدارة مراحل نموذج التعلم الآلي.
  • E. تتبع MLflow غير صحيح لأنه يسجل التجارب والمقاييس أثناء مرحلة التطوير، بينما يتعامل السجل مع مراحل النشر.
  • F. Databricks SQL Warehouses غير صحيحة لأنها موارد حوسبة لتشغيل استعلامات SQL، ولا علاقة لها على الإطلاق بإصدار النموذج.

فوائد الدورة التدريبية

• مرحبًا بك في أكاديمية Mock Exam Practice Tests Academy لمساعدتك في الاستعداد لدورة Databricks Certified Machine Learning Associate
• يمكنك إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات كما تريد
• هذا بنك أسئلة أصلي ضخم
• أنت تحصل على الدعم مني إذا كانت لديك أسئلة
• يحتوي كل سؤال على شرح تفصيلي
• متوافق مع الجوال مع تطبيق Udemy

آمل أن تكون مقتنعًا الآن! وهناك الكثير من الأسئلة داخل الدورة.

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)