Azure Databricks
Azure Databricks: دليل شامل للمبتدئين
Azure Databricks هي منصة تحليلات بيانات موحدة وسريعة النمو تعتمد على Apache Spark. تم تطويرها بالتعاون بين شركة Databricks، مبتكرة Apache Spark، و Microsoft Azure. تُعد Azure Databricks بيئة عمل قوية تجمع بين أفضل ميزات البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، و هندسة البيانات. يهدف هذا المقال إلى تقديم مقدمة شاملة للمبتدئين حول Azure Databricks، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى حالات الاستخدام العملية.
ما هي Azure Databricks؟
في جوهرها، Azure Databricks هي خدمة سحابية مُدارة توفر بيئة تعاونية لتحليل البيانات. تعتمد على Apache Spark، وهو محرك معالجة بيانات ضخمة مفتوح المصدر، لكنها تضيف العديد من التحسينات والميزات الإضافية. هذه الميزات تشمل:
- واجهة مستخدم موحدة: توفر Azure Databricks واجهة مستخدم مركزية لإدارة المهام، ومراقبة الأداء، والتعاون بين فرق البيانات.
- التكامل مع Azure: تتكامل بشكل سلس مع خدمات Azure الأخرى مثل Azure Data Lake Storage، وAzure Blob Storage، وAzure Synapse Analytics.
- أداء محسن: تُحسن Azure Databricks أداء Apache Spark من خلال تحسينات على مستوى النظام الأساسي، مثل إدارة الذاكرة المحسنة، و تجميع البيانات.
- ميزات التعاون: تدعم Azure Databricks التعاون في الوقت الفعلي بين علماء البيانات، ومهندسي البيانات، ومحللي الأعمال.
- Delta Lake: تعتمد Azure Databricks على Delta Lake، وهو طبقة تخزين مفتوحة المصدر تجلب الموثوقية إلى بحيرات البيانات.
المكونات الرئيسية في Azure Databricks
تتكون Azure Databricks من عدة مكونات رئيسية تعمل معًا لتوفير بيئة تحليل بيانات شاملة:
- مساحات العمل (Workspaces): هي البيئة الأساسية لتطوير وتنفيذ مهام البيانات. تحتوي مساحة العمل على موارد مثل المجموعات (Clusters)، والملاحظات (Notebooks)، و جداول Delta'.
- المجموعات (Clusters): هي مجموعة من الأجهزة الافتراضية التي تعمل معًا لتنفيذ مهام البيانات. يمكن تهيئة المجموعات باستخدام أنواع مختلفة من الأجهزة، وإصدارات Apache Spark، و التكوينات'.
- الملاحظات (Notebooks): هي مستندات تفاعلية تسمح لك بكتابة وتشغيل التعليمات البرمجية (عادةً Python'، Scala، R، أو SQL)، وتصور البيانات، والوثائق.
- Delta Lake: كما ذكرنا سابقًا، يوفر Delta Lake موثوقية وميزات إضافية مثل التحكم في الإصدارات، ومعاملات ACID، و تحسين الأداء.
- Databricks Connect: يتيح لك توصيل بيئة تطوير محلية مثل PyCharm أو VS Code بمجموعة Azure Databricks البعيدة.
حالات الاستخدام الشائعة لـ Azure Databricks
تُستخدم Azure Databricks في مجموعة واسعة من حالات الاستخدام، بما في ذلك:
- تحليل البيانات الضخمة: معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة.
- التعلم الآلي: بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي.
- هندسة البيانات: بناء خطوط أنابيب بيانات موثوقة وقابلة للتطوير.
- تحليل البيانات في الوقت الفعلي: معالجة البيانات وتحليلها فور وصولها.
- التحليلات التنبؤية: استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
- اكتشاف الاحتيال: تحديد الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي.
البدء مع Azure Databricks
للبدء مع Azure Databricks، تحتاج إلى:
1. اشتراك Azure: تحتاج إلى اشتراك Azure نشط. 2. 'إنشاء مساحة عمل (Workspace): قم بإنشاء مساحة عمل Azure Databricks من خلال مدخل Azure. 3. 'إنشاء مجموعة (Cluster): قم بإنشاء مجموعة Azure Databricks لتنفيذ مهام البيانات الخاصة بك. 4. 'إنشاء دفتر ملاحظات (Notebook): ابدأ بكتابة وتشغيل التعليمات البرمجية في دفتر ملاحظات Azure Databricks.
الميزات المتقدمة
بالإضافة إلى الميزات الأساسية، توفر Azure Databricks العديد من الميزات المتقدمة:
- AutoML: أتمتة عملية بناء نماذج التعلم الآلي.
- Delta Live Tables: بناء خطوط أنابيب بيانات موثوقة وقابلة للتطوير باستخدام واجهة تعريفية.
- MLflow: تتبع وإدارة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها.
- Databricks SQL: تشغيل استعلامات SQL على بياناتك المخزنة في Azure Databricks.
Azure Databricks ومقارنتها بالبدائل
تتنافس Azure Databricks مع العديد من منصات تحليل البيانات الأخرى، مثل:
- Amazon EMR: خدمة Amazon للبيانات الضخمة.
- Google Cloud Dataproc: خدمة Google للبيانات الضخمة.
- Snowflake: مستودع بيانات سحابي.
تتفوق Azure Databricks في مجالات مثل سهولة الاستخدام، والتكامل مع Azure، والميزات المتقدمة مثل Delta Lake و AutoML.
استراتيجيات التحليل الفني و حجم التداول في سياق Azure Databricks
على الرغم من أن Azure Databricks ليست أداة تداول، إلا أنها يمكن أن تلعب دورًا حيويًا في تحليل البيانات المالية، بما في ذلك بيانات أسعار الأسهم، والعملات المشفرة، وغيرها. يمكن استخدامها لتطبيق استراتيجيات مختلفة:
- المتوسطات المتحركة (Moving Averages): حساب المتوسطات المتحركة لتحديد الاتجاهات.
- مؤشر القوة النسبية (RSI): قياس قوة الاتجاهات لتحديد ظروف ذروة الشراء والبيع.
- خطوط بولينجر (Bollinger Bands): تحديد تقلبات الأسعار.
- التحليل الحجمي (Volume Analysis): تحليل حجم التداول لتأكيد الاتجاهات.
- أنماط الرسوم البيانية (Chart Patterns): تحديد أنماط الرسوم البيانية للتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية.
- تحليل التجميع (Clustering Analysis): تجميع الأصول ذات الخصائص المماثلة.
- تحليل الانحدار (Regression Analysis): نمذجة العلاقة بين المتغيرات المختلفة.
- تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis): تحليل البيانات التي يتم جمعها على مدى فترة زمنية.
- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحليل المشاعر في الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
- تحليل الارتباط (Correlation Analysis): تحديد العلاقات بين الأصول المختلفة.
- استراتيجيات المتوسط الحسابي (Mean Reversion Strategies): الاستفادة من العودة المحتملة للأسعار إلى متوسطها.
- استراتيجيات التتبع (Trend Following Strategies): الاستفادة من الاتجاهات القوية.
- استراتيجيات الاختراق (Breakout Strategies): الاستفادة من اختراق مستويات الدعم والمقاومة.
- استراتيجيات التداول الخوارزمي (Algorithmic Trading Strategies): تنفيذ الصفقات تلقائيًا بناءً على قواعد محددة.
- تحليل أوامر الدفتر (Order Book Analysis): تحليل أوامر الدفتر لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
مصادر إضافية
- Apache Spark: محرك معالجة البيانات الضخمة مفتوح المصدر.
- Microsoft Azure: منصة الحوسبة السحابية من Microsoft.
- Delta Lake: طبقة تخزين مفتوحة المصدر لبحيرات البيانات.
- Python: لغة برمجة شائعة لتحليل البيانات.
- SQL: لغة الاستعلام عن البيانات.
- التعلم الآلي: مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تطوير أنظمة التعلم.
- هندسة البيانات: عملية تصميم وبناء وإدارة خطوط أنابيب البيانات.
- Data Lake: مستودع مركزي لتخزين البيانات بتنسيقها الأصلي.
- Data Warehouse: مستودع بيانات مصمم للاستعلام والتحليل.
- ETL: عملية استخراج وتحويل وتحميل البيانات.
- التحليل الإحصائي: استخدام الطرق الإحصائية لتحليل البيانات.
- تصور البيانات: تمثيل البيانات بصريًا.
- Data Governance: إدارة البيانات لضمان جودتها وأمنها.
- البيانات الضخمة: كميات هائلة من البيانات التي يصعب معالجتها باستخدام الأدوات التقليدية.
- الحوسبة السحابية: توفير خدمات الحوسبة عبر الإنترنت.
ابدأ التداول الآن
سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)
انضم إلى مجتمعنا
اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
| الاستخدام | معالجة بيانات تاريخية كبيرة لأسعار الأسهم وحجم التداول. | بناء نماذج للتنبؤ بأسعار الأسهم. | ضمان موثوقية البيانات المالية. | استخدام لغات البرمجة الشائعة لتحليل البيانات. |
