آموزش گواهینامه Databricks ML Pro: آزمون های تمرینی موفقیت در امتحان

Databricks ML Pro Certification: Exam Success Practice Tests new

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد. این دوره صرفا آزمون یا تمرین می باشد و ویدیو ندارد.

نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.

توضیحات دوره: 2024، در آزمون حرفه ای یادگیری ماشین Databricks با تمرین هدفمند و بینش های متخصص مسلط شوید. | دانش‌آموزان CertShield که گواهی‌نامه حرفه‌ای یادگیری ماشین گواهی داده‌آبریک را دنبال می‌کنند، دانش و مهارت‌های عمیقی در زمینه‌های زیر به دست خواهند آورد: 1. آزمایش با ثبت و ردیابی آزمایش MLflow: ثبت سیستماتیک هیپرپارامترها، معیارها، کدها و مصنوعات برای هر آزمایش با استفاده از Feature Adflow : نحوه استفاده از ویژگی‌هایی مانند امضاهای مدل، نمونه‌های ورودی و گردش‌های کاری MLflow را برای ردیابی آزمایشی جامع‌تر بدانید. 2. مدل رجیستری مدل مدیریت چرخه عمر: یاد بگیرید که چرخه عمر مدل ها (توسعه، مرحله بندی، تولید) را به طور یکپارچه با استفاده از رجیستری مدل MLflow مدیریت کنید. اتوماسیون: گردش کار CI/CD (ادغام پیوسته/تحویل مستمر) را برای خودکارسازی تست مدل، اعتبارسنجی و استقرار تنظیم کنید. جریان سازی برای ML: نحوه ادغام جریان ساخت یافته را برای خطوط لوله داده بلادرنگ یا نزدیک به زمان واقعی در پروژه های یادگیری ماشین خود بدانید. 3. استراتژی‌های استنتاج استقرار مدل دسته‌ای و بلادرنگ: مدل‌ها را با استفاده از گزینه‌های مختلف استقرار دهید. سرویس مدل MLflow: از ویژگی‌های MLflow برای ارائه مدل استفاده کنید، و نقاط پایانی REST را برای دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین خود ارائه دهید. 4. راه حل و نظارت بر داده تشخیص جابجایی داده: بیاموزید که چگونه مکانیسم های تشخیص جابجایی داده را تنظیم کنید تا به شما هشدار دهد زمانی که توزیع داده های شما به طور قابل توجهی تغییر می کند و بر استراتژی های نظارت بر ساختمان مدل تأثیر می گذارد: یک رویکرد نظارتی جامع برای ردیابی سلامت مدل های خود ایجاد کنید. خطوط لوله داده و یادگیری ماشین کلی پیش نیازها: بدون پیش نیاز رسمی: با این حال، 1+ سال تجربه در وظایف یادگیری ماشین به شدت توصیه می شود.

** به روز شده در 31-مارس-2024

***

شما در سفر صدور گواهینامه خود از نظر فنی پشتیبانی می‌شوید - لطفاً برای هر درخواستی از Q A استفاده کنید.

شما دارای 30 روز ضمانت بازگشت وجه هستید.

***

همسویی با آزمون واقعی: سؤالات منعکس کننده محتوا، سطح دشواری و قالب آزمون واقعی هستند که برای آن آماده می شوید. این به شما امکان می دهد دانش خود را به طور دقیق بسنجید و با ساختار امتحان آشنا شوید.

پوشش جامع: امتحان عملی تمام موضوعات و مفاهیم اصلی را که احتمالاً در آزمون واقعی ظاهر می شوند، پوشش می دهد.

سطوح دشواری متفاوت: شامل سوالاتی با ترکیبی از سطوح دشواری (آسان، متوسط، سخت) برای شبیه‌سازی تجربه واقعی امتحان و شناسایی نقاط قوت و ضعف شما.

توضیحات تفصیلی: هر پاسخ، صحیح یا نادرست با توضیحات واضح و مختصر. این‌ها به شما کمک می‌کنند بفهمید چرا یک پاسخ درست/نادرست است و دانش شما را فراتر از حفظ کردن ساده تقویت می‌کند.

---

جزئیات گواهینامه حرفه ای یادگیری ماشین گواهی شده Databricks.

هدف

این گواهینامه توانایی شما را در استفاده از ویژگی‌ها و قابلیت‌های Databricks Machine Learning برای اجرای پروژه‌های پیشرفته یادگیری ماشین در سطح تولید تأیید می‌کند. این بر مهارت‌های سرتاسر، از آزمایش و ردیابی مدل گرفته تا استقرار و نظارت تأکید دارد.

مخاطب هدف

دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین: متخصصانی که راه‌حل‌های یادگیری ماشین را روی Databricks پیاده‌سازی و مدیریت می‌کنند.
تحلیلگران داده و مهندسان داده: افرادی که خطوط لوله یادگیری ماشین را در اکوسیستم Databricks می سازند یا با آنها همکاری می کنند.
هر کسی که به دنبال تخصص Databricks است: اگر به طور گسترده با Databricks کار می کنید و می خواهید تخصص خود را با ابزارهای یادگیری ماشین آن نشان دهید.

محتوای امتحان

امتحان روی این حوزه‌های کلیدی متمرکز است:

آزمایش (30%)
- ردیابی آزمایش: استفاده از MLflow برای ثبت پارامترها، مدل‌ها و معیارها.
- ردیابی آزمایشی پیشرفته: درک امضاهای مدل، نمونه‌های ورودی و گردش کار.
مدل مدیریت چرخه عمر (30%)
- رجیستری مدل: مدیریت مراحل و انتقال مدل.
- اتوماسیون چرخه عمر مدل: استقرار خطوط لوله CI/CD برای مدل‌ها، از جمله آزمایش خودکار.
- جریان‌سازی: استفاده از جریان ساخت‌یافته برای خطوط لوله ETL و برنامه‌های بلادرنگ.
استقرار مدل (25%)
- استنتاج دسته‌ای و بلادرنگ: استقرار مدل‌ها برای موارد استفاده مختلف.
- Serving: استفاده از MLflow برای ارائه مدل با گزینه‌های مختلف.
راه حل و نظارت بر داده ها (15%)
- Data Drift: راه‌اندازی تست‌های دریفت و نظارت بر تغییرات توزیع داده‌ها.
- راه حل های جامع نظارت: ایجاد استراتژی های نظارتی قوی برای مدل ها و داده ها.

پیش نیازها

بدون پیش نیاز رسمی: با این حال، بیش از 1 سال تجربه در وظایف یادگیری ماشین به شدت توصیه می شود.
دانش فرضی: از شما انتظار می رود که با مفاهیم اصلی یادگیری ماشین (ساخت مدل، ارزیابی و غیره) راحت باشید و با Databricks آشنا باشید.

منابع آماده سازی

راهنمای آزمون رسمی
دوره های آکادمی Databricks: دوره های مرتبط ارائه شده توسط Databricks را کاوش کنید.
امتحانات مانند CertShield از Udemy را تمرین کنید
تمرین عملی: هر چه بیشتر با ویژگی های Databricks ML کار کنید، بهتر است!

جزئیات امتحان

قالب: سؤالات چند گزینه ای و چند انتخابی.
مدت زمان: 120 دقیقه
نمره قبولی: 70%
هزینه: 300 دلار آمریکا (قیمت ممکن است تغییر کند)
Remote Proctored: می‌توانید آن را آنلاین کنید.

دلایلی برای در نظر گرفتن این گواهینامه

Databricks-Specific: تخصص خود را با پلتفرم محبوب Databricks نشان می دهد.
تمرکز عملی: بر تولید مدل‌های ML تأکید دارد، نه فقط مفاهیم نظری.
رشد شغلی: می تواند فرصت هایی را در سازمان های Databricks محور باز کند

تمرین ها و آزمونها

تست های تمرینی Practice Tests

تست تمرین حرفه ای یادگیری ماشین گواهی شده Databricks Databricks Certified Machine Learning Professional Practice Test
تست تمرین حرفه ای یادگیری ماشین گواهی شده Databricks Databricks Certified Machine Learning Professional Practice Test