غالبًا ما يرتبط علم البيانات والتعلم الآلي بالرياضيات والإحصاءات والخوارزميات في البيانات، وعلى الرغم من أنّ هذه المهارات أساسية لنجاح تطبيق التعلم الآلي إلّا أنّ هناك وظيفة واحدة تكتسب أهمية وهي (DevOps).
ما هي أهمية وظيفة DevOp في علوم البيانات
- تتضمن (DevOps) توفير البنية التحتية وإدارة التكوين والتكامل والنشر المستمر والاختبار والمراقبة، حيث تعمل فرق (DevOps) عن كثب مع فرق التطوير لإدارة دورة حياة التطبيقات بفعالية.
- يجلب علم البيانات مسؤوليات إضافية إلى (DevOps)، بحيث تتطلب هندسة البيانات وهي مجال متخصص يتعامل مع خطوط الأنابيب المعقدة التي تحول البيانات، تعاونًا وثيقًا بين فرق علوم البيانات مع (DevOps).
- من المتوقع أن يوفر المشغلون مجموعات متاحة للغاية من (Apache Hadoop) و(Apache Kafka) و(Apache Spark) و(Apache Airflow) التي تعالج استخراج البيانات وتحويلها.
- يكتسب مهندسو البيانات البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر قبل الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة وخطوط الأنابيب المعقدة لتحويلها.
- يستكشف علماء البيانات البيانات المحولة للعثور على رؤى وارتباطات، ويستخدمون مجموعة مختلفة من الأدوات بما في ذلك لتصور البيانات، ومن المتوقع أن تدعم فرق (DevOps) علماء البيانات من خلال إنشاء بيئات لاستكشاف البيانات والتصور.
- يتطلب التعلم الآلي والتعلم العميق بنية تحتية ضخمة للحوسبة تعمل على وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات القوية.
- تستغل أطر العمل مثل (TensorFlow) وحدات معالجة الرسومات؛ لإجراء العمليات الحسابية المعقدة المتضمنة في نماذج (ML).
- يعد توفير هذه المجموعات وتكوينها وقياسها وإدارتها إحدى وظائف (DevOps) النموذجية، وقد تضطر فرق (DevOps) إلى إنشاء برامج نصية لأتمتة توفير البنية الأساسية وتكوينها لمجموعة متنوعة من البيئات.
- أدى ظهور أدوات إدارة المستودعات إلى جعل تطوير (ML) أمرًا سهل الإدارة وفعالًا، وتستفيد فرق (DevOps) من المستودعات لتوفير بيئات التطوير وخطوط أنابيب معالجة البيانات والبنية التحتية للتدريب وبيئات نشر النماذج.
- يضيف التعلم الآلي بعدًا جديدًا إلى (DevOps)، وجنبًا إلى جنب مع المطورين سيتعين على المشغلين التعاون مع علماء البيانات ومهندسي البيانات لدعم الشركات التي تتبنى نموذج (ML).
