كيفية بناء بيئة علوم بيانات تعاونية؟

لقد تجاوز علم البيانات مرحلته الوليدة ويضم الآن العديد من الأشخاص والمجتمعات والنماذج بداخله. أصبحت قنوات الاتصال ومنصات مشاركة المعلومات والمعرفة شائعة هي المدونات والأوراق و GitHub واجتماعات علوم البيانات وورش العمل. ومع ذلك ، غالبًا ما تكون محدودة بسبب قيود مختلفة. في وقت ما ، قد يجدهم شخص ما يركزون بشكل كبير على النظرية ويفتقرون إلى الكود الكامل ، وبالتالي يفشلون في اختبار أنفسهم على أمثلة من الحياة الواقعية. في أوقات أخرى ، قد يجد علماء البيانات توفر جميع البيانات والرموز والنماذج التفصيلية ولكنهم يجدون أن بعض المكتبات أو إطار العمل بأكمله غير متوافق مع إصداراتهم. يمكن أن تظهر هذه القضايا في كل من التعاون داخل الفريق وبين الفريق.

تحقق من شهادة upGrad الاحترافي في علوم البيانات في BDM من IIM Kozhikode.

الحاجة لبيئة علوم البيانات

ومن ثم ، لضمان بقاء التجربة عبر المجموعات كما هي ، يجب على علماء البيانات استخدام نفس النظام الأساسي. وهنا يبرز السؤال : كيفية بناء بيئة تعاونية لعلوم البيانات ؟هذا يضمن دقة أعلى وأوقات معالجة أقل. يمكن أن يحدث فقط إذا استخدم جميع المشاركين نفس موارد السحابة التي يمكنهم الوصول إليها في المؤسسة.

يعد التعاون أمرًا ضروريًا في الشركات الكبرى ، خاصةً عندما يكون هناك فرق متعددة ولكل فريق العديد من الأعضاء المختلفين. لحسن الحظ ، أصبحت التقنيات السحابية ميسورة التكلفة اليوم ، مما يسمح ببناء البنية التحتية المطلوبة التي يمكنها بعد ذلك دعم نظام أساسي للتجريب والنمذجة والاختبار.

تحقق من دورات upGrad لعلوم البيانات

عندما تتساءل عنكيفية إنشاء بيئة تعاونية لعلوم البيانات ، يمكن أن تساعدك الأدوات المختلفة.واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا هي Databricks. من ناحية أخرى ، ضع في اعتبارك حالة تحتاج فيها إلى أداء وظيفتك في سحابة حالية حيث تكون القواعد التي تحكم سياسة بيانات العميل صارمة. الأدوات غير قياسية والتكوينات مخصصة. في مثل هذه الحالات ، ستحتاج إلى النظام الأساسي لعلوم البيانات الخاص بك الذي تم إنشاؤه مسبقًا للاستفادة من الفرص.

اقرأ مقالاتنا الشهيرة في علوم البيانات

عوامل في الاعتبار

بعض العوامل التي يجب مراعاتها في مثل هذه الحالة هي النماذج المطورة التي يمكنك تعديلها وإعادة استخدامها للتنبؤات الأخرى إذا كانت بيئة التطوير والتدريب هي نفسها. أيضًا ، يجب أن تكون بيانات الإدخال والنماذج والنتائج متاحة لجميع أعضاء الفريق إذا تم التحكم بأمان بحيرة البيانات بإحكام. يجب على علماء البيانات استخدام أدوات علوم البيانات ومصادر البيانات المخصصة في مكان واحد لتحليل أكثر كفاءة ودقة.

وبالتالي ، يمكن للمرء أن يتخيل بيئة علم البيانات كمنصة لتحليل البيانات بعدة طرق مختلفة من قبل مجموعة متنوعة من الأفراد. يمكن أن تشمل علماء البيانات ومحللي الأعمال والمطورين والمديرين. تشكل بحيرة البيانات بأكملها وجميع عقد الحوسبة المرتبة في شكل مجموعات وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات معًا بيئة علوم البيانات. نظرًا لوجود البيانات الأكثر تحديثًا وموثوقية في بحيرة البيانات ، والتخزين متصل ، يمكن للأعضاء استبعاد عمليات استيراد وتصدير البيانات. تتم مزامنة التدريب والاختبار وإعداد التقارير. علاوة على ذلك ، يمكن للمشاركين نسخ تكوين النموذج الأخير ويستند النموذج إلى معايير مختلفة ، حسب الحاجة. دعونا الآن نلقي نظرة أكثر تفصيلاً قليلاً فيما يتعلق بتصميم ونشر البيئة.

اقرأ مقالاتنا المشهورة المتعلقة ببرنامج ماجستير إدارة الأعمال

الحد الأدنى من هندسة البيئة

سننظر الآن في بيئة تخزين الملفات الموزعة الأساسية. في هذا ، يمكنك استخدام Apache Hadoop. Apache Hadoop هو إطار عمل مفتوح المصدر يسمح بمعالجة متوازية ، ويمكن للأفراد استخدامه لتخزين مجموعات البيانات الضخمة عبر مجموعات الكمبيوتر المختلفة. يحتوي على نظام ملفات مسجّل كعلامة تجارية يُعرف باسم نظام الملفات الموزعة Hadoop (HDFS). هذا النظام ضروري ويهتم بتكرار البيانات عبر العقد المختلفة وقابلية التوسع. بالإضافة إلى ذلك ، هناك Hadoop YARN ، وهو إطار عمل. وهي مسؤولة عن جدولة الوظائف لتنفيذ مهام معالجة البيانات عبر العقد المختلفة. الحد الأدنى للعقد المتوقعة هو ثلاثة في العدد لهذه البيئة ، ويقوم بإنشاء 3-Node Hadoop Cluster.

لاحظ أنه يمكن دمج الدفق في البيئة باستخدام منصة معالجة دفق كافكا في حالة الاستيعاب المستمر للبيانات القادمة من مصادر مختلفة. لا تتضمن معالجة الدفق أي مهمة محددة بشكل منفصل. الوظيفة الوحيدة التي تقوم بها هي تغيير القيم الأصلية المفصولة بالمحدد إلى تنسيق الباركيه. يكون تنسيق الباركيه أكثر مرونة عند مقارنته بـ Hive ، لأنه لا يتطلب أي مخطط محدد مسبقًا. لاحظ أن هناك حالات تختلف فيها القيم المتدفقة تمامًا عن التوقعات القياسية ، إما أن يحدث التحويل المخصص أو يتم تخزين البيانات بالتنسيق الأصلي في HDFS. يمكن العثور على سبب الشرح التفصيلي لهذه المرحلة في حقيقة أنها جزء حيوي للغاية من العملية. نظرًا لعدم وجود مشاريع مخصصة أو تحليل مُعد يمكن للبيانات حسابه ، يجب أن يتيحه خط الأنابيب بطريقة تمكن عالم البيانات من البدء في العمل على مجموعة دون فقدان المعلومات. جميع البيانات متاحة في بحيرة البيانات ومتصلة في حالات الاستخدام المصممة. قد تختلف مصادر البيانات ويمكن أن تتخذ أشكال ملفات السجل المختلفة أو أنواع مختلفة من الخدمات ومدخلات النظام ، على سبيل المثال لا الحصر.

بمجرد أن تصبح بحيرة البيانات جاهزة ، يجب تكوين المجموعات بحيث يمكن لعلماء البيانات الاستمتاع ببيئة بها جميع الأدوات المطلوبة والفرص المتنوعة. يتم شرح مجموعة الأدوات المطلوبة لاحقًا. بالاستمرار في بيئة المثال الحالية ، يمكن تثبيت Apache Spark على جميع العقد. هذا هو إطار عمل الحوسبة العنقودية ، ويتم تشغيل برنامج التشغيل الخاص به ضمن عملية رئيسية للتطبيق تتم إدارتها على الكتلة بواسطة YARN. يجب أن يضمن منشئ البيئة أيضًا وجود Python في جميع العقد وأن الإصدارات متطابقة مع جميع مكتبات علوم البيانات الأساسية المتاحة. كخيار ، قد يختار صانع البيئة أيضًا تثبيت R على جميع عقد المجموعة و Jupyter Notebook على اثنين على الأقل. يذهب TensorFlow إلى قمة Spark. يوصى أيضًا باستخدام أدوات التحليلات مثل KNIME على إحدى عقد البيانات أو الخوادم المرفقة.

أخيرًا ، بمجرد أن تصبح البيئة جاهزة ، يجب أن توفر بيئة علم البيانات لجميع علماء البيانات وفرقهم وصولًا تعاونيًا جاهزًا لجميع البيانات المتاحة.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على التابلوه وعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، وجهاً لوجه مع موجهين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.

استعد لمهنة المستقبل

ماجستير العلوم في علوم البيانات