آزمون‌های آزمایشی گواهینامه Databricks ML Associate سال 2026 - آخرین آپدیت

**به‌روزرسانی ژانویه 2026**

**به‌روزرسانی نوامبر 2025: افزودن آزمون آزمایشی سوم و سوالات تکمیلی در آزمون دوم**

**بررسی کیفیت انجام شد | نوامبر 2025**

**بازبینی اکتبر 2025**

***

شما در مسیر دریافت گواهینامه همیشه پشتیبانی فنی خواهید داشت - لطفاً برای هرگونه سوال از بخش Q&A استفاده کنید.

این دوره دارای ضمانت بازگشت وجه 30 روزه است.

***

برای آمادگی در آزمون گواهینامه Databricks Machine Learning Associate تلاش می‌کنید؟
این دوره دقیق‌ترین، به‌روزترین و متمرکزترین تست‌های آزمایشی را برای کمک به قبولی شما با اعتماد به نفس کامل ارائه می‌دهد.

این آزمون‌ها بر اساس آخرین تغییرات سال 2026 طراحی شده و تجربه واقعی آزمون Databricks را شبیه‌سازی می‌کنند — شامل سوالات سناریومحور، گردش‌کارهای ML، Unity Catalog، مهندسی ویژگی‌ها، AutoML، MLflow، سرویس‌دهی مدل و مبانی Spark ML.

هر سوال با یک توضیح دقیق همراه است تا نه تنها دلیل درست بودن پاسخ صحیح، بلکه دلیل غلط بودن سایر گزینه‌ها را درک کنید. این امر منجر به یادگیری عمیق‌تر و افزایش اعتماد به نفس در آزمون می‌شود.

چه دانشمند داده باشید، چه مهندس ML یا مبتدی که قصد ورود به دنیای Databricks را دارد، این آزمون‌ها مهارت، سرعت و شفافیت لازم برای قبولی در اولین تلاش را به شما می‌دهند.

در پایان این دوره، شما با پوشش کامل تمام دامنه‌های اصلی آزمون، برای گواهینامه Databricks Machine Learning Associate کاملاً آماده خواهید بود.

آنچه خواهید آموخت:

• تسلط بر تمامی موضوعات آزمون Databricks Machine Learning Associate
• تمرین با سوالات به‌روز و منطبق بر آخرین سرفصل‌ها
• درک مبانی Databricks ML مورد استفاده در پروژه‌های واقعی
• یادگیری ردیابی (Tracking)، رجیستری، استقرار مدل و حاکمیت در MLflow
• کار با pandas API روی Spark و الگوهای مهندسی ویژگی‌ها
• درک Streaming ML، AutoML، Model Serving و Unity Catalog
• افزایش سرعت پاسخ‌دهی با تست‌های زمان‌دار
• جلوگیری از اشتباهات رایج از طریق بررسی توضیحات جامع
• پیاده‌سازی مفاهیم Databricks ML در محیط‌های عملیاتی واقعی

آیا این دوره پیش‌نیازی دارد؟

• درک پایه از مفاهیم یادگیری ماشین
• آشنایی با Python یا Spark مفید است (اما اجباری نیست)
• نیازی به داشتن محیط Databricks Workspace نیست — تمرکز این دوره بر آمادگی برای آزمون است

این دوره برای چه کسانی است؟

• دانشمندان داده‌ای که برای آزمون ML Associate آماده می‌شوند
• مهندسان ML که با پلتفرم Databricks کار می‌کنند
• توسعه‌دهندگانی که در حال انتقال به Spark ML یا Databricks ML هستند
• متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های ML خود را با یک گواهینامه جهانی تایید کنند
• هر کسی که به دنبال تست‌های شبیه‌ساز واقعی آزمون است

محتویات دوره شامل:

• چندین آزمون آزمایشی کامل و جامع
• توضیحات مفصل برای تک تک پاسخ‌ها
• به‌روزرسانی‌های منظم منطبق با تغییرات آزمون Databricks
• سوالات حل مسئله بر اساس سناریوهای واقعی
• دسترسی مادام‌العمر با بهبودهای مستمر

سرفصل‌های مورد پوشش در آزمون:

1. یادگیری ماشین Databricks – 38%

2. گردش‌کارهای ML (ML Workflows) – 19%

3. توسعه مدل (Model Development) – 31%

4. استقرار مدل (Model Deployment) – 12%

جزئیات سرفصل‌ها:

بخش 1: یادگیری ماشین Databricks

● شناسایی بهترین روش‌های استراتژی MLOps

● شناسایی مزایای استفاده از ML runtimes

● نحوه تسهیل انتخاب مدل و ویژگی‌ها توسط AutoML

● مزایای AutoML در فرآیند توسعه مدل

● مزایای ایجاد جداول Feature Store در سطح اکانت در Unity Catalog در مقابل سطح Workspace

● ایجاد جدول Feature Store در Unity Catalog

● نوشتن داده‌ها در جدول Feature Store

● آموزش مدل با استفاده از ویژگی‌های جدول Feature Store

● امتیازدهی (Score) مدل با استفاده از ویژگی‌های Feature Store

● تفاوت بین جداول ویژگی‌های آنلاین و آفلاین

● شناسایی بهترین Run با استفاده از MLflow Client API

● ثبت دستی معیارها، آرتیفکت‌ها و مدل‌ها در یک MLflow Run

● شناسایی اطلاعات موجود در رابط کاربری MLFlow

● ثبت مدل با استفاده از MLflow Client API در رجیستری Unity Catalog

● مزایای ثبت مدل در رجیستری Unity Catalog نسبت به رجیستری Workspace

● شناسایی سناریوهایی که در آن ارتقای کد بر ارتقای مدل ترجیح داده می‌شود و بالعکس

● تنظیم یا حذف تگ برای یک مدل

● ارتقای مدل Challenger به مدل Champion با استفاده از Aliasها

بخش 2: پردازش داده‌ها

● محاسبه آمارهای توصیفی روی Spark DataFrame با استفاده از .summary() یا dbutils

● حذف داده‌های پرت (Outliers) بر اساس انحراف معیار یا IQR

● ایجاد بصری‌سازی (Visualization) برای ویژگی‌های دسته‌ای یا پیوسته

● مقایسه دو ویژگی دسته‌ای یا پیوسته با استفاده از روش‌های مناسب

● مقایسه جایگذاری مقادیر گم‌شده با میانگین، میانه یا مد

● جایگذاری مقادیر گم‌شده با مد، میانگین یا میانه

● استفاده از One-Hot Encoding برای ویژگی‌های دسته‌ای

● شناسایی مدل‌ها یا مجموعه‌داده‌هایی که One-Hot Encoding برای آن‌ها مناسب است یا نیست

● شناسایی سناریوهایی که تبدیل مقیاس لگاریتمی (Log Scale) در آن‌ها مناسب است

بخش 3: توسعه مدل

● انتخاب الگوریتم مناسب برای سناریوهای مختلف بر اساس مبانی ML

● روش‌های کاهش عدم تعادل داده‌ها (Data Imbalance) در داده‌های آموزشی

● مقایسه Estimators و Transformers

● توسعه یک خط لوله آموزشی (Training Pipeline)

● استفاده از عملیات fmin در Hyperopt برای تنظیم هایپرپارامترهای مدل

● اجرای Random Search، Grid Search یا Bayesian Search برای تنظیم هایپرپارامترها

● موازی‌سازی مدل‌های تک‌گره برای تنظیم هایپرپارامترها

● بررسی مزایا و معایب Cross-Validation در مقابل تقسیم‌بندی Train-Validation

● اجرای Cross-Validation به عنوان بخشی از برازش مدل

● محاسبه تعداد مدل‌های آموزش دیده در فرآیند Grid-Search و Cross-Validation

● استفاده از معیارهای رایج طبقه‌بندی: F1, Log Loss, ROC/AUC و غیره

● استفاده از معیارهای رایج رگرسیون: RMSE, MAE, R-squared و غیره

● انتخاب مناسب‌ترین معیار برای هدف یک سناریوی خاص

● نیاز به تبدیل نمایی متغیرهای لگاریتمی قبل از محاسبه معیارهای ارزیابی یا تفسیر پیش‌بینی‌ها

● ارزیابی تأثیر پیچیدگی مدل و توازن Bias-Variance بر عملکرد مدل

بخش 4: استقرار مدل

● شناسایی تفاوت‌ها و مزایای روش‌های سرویس‌دهی مدل: Batch، Real-time و Streaming

● استقرار یک مدل سفارشی در یک Model Endpoint

● استفاده از pandas برای انجام استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)

● نحوه انجام استنتاج استریمینگ با Delta Live Tables

● استقرار و کوئری گرفتن از مدل برای استنتاج آنی (Real-time)

● تقسیم داده‌ها بین Endpointها برای استنتاج آنی

آماده برداشتن گام بعدی هستید؟

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و خود را با دانش و تمرینات لازم برای کسب گواهینامه Databricks Certified Machine Learning Associate مجهز کنید. آینده شما در یادگیری ماشین در انتظار شماست!