DVC (Data Version Control)

1. 1. التحكم بإصدار البيانات: مقدمة إلى DVC

التحكم بإصدار البيانات (Data Version Control - DVC) هو نظام مفتوح المصدر مصمم لـ التعلم الآلي (Machine Learning) و علم البيانات (Data Science)، يهدف إلى حل مشكلة تتبع وإدارة البيانات الكبيرة (Big Data) و نماذج التعلم الآلي (Machine Learning Models). في حين أن Git يتفوق في التحكم بإصدار كود المصدر، إلا أنه غير فعال في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج الثنائية. DVC يملأ هذا الفراغ، مما يمكّن فرق البيانات من العمل بكفاءة أكبر، مع الحفاظ على قابلية التكرار والتتبع لجميع جوانب مشاريعهم. هذا المقال يقدم مقدمة شاملة لـ DVC للمبتدئين، يشرح المفاهيم الأساسية، ويوضح كيفية استخدامه في سير عمل علم البيانات (Data Science).

لماذا نحتاج إلى التحكم بإصدار البيانات؟

قبل الخوض في تفاصيل DVC، من المهم فهم المشاكل التي يهدف إلى حلها. في مشاريع علم البيانات (Data Science)، غالبًا ما نجد:

• **مجموعات بيانات كبيرة:** يمكن أن تكون مجموعات البيانات ضخمة جدًا بحيث لا يمكن تخزينها بفعالية في مستودع Git التقليدي.
• **نماذج ثنائية:** نماذج التعلم الآلي غالبًا ما تكون مخزنة كملفات ثنائية (مثل ملفات `.pkl` أو `.h5`)، والتي لا يتعامل معها Git بشكل جيد.
• **قابلية التكرار:** من الضروري أن تكون قادرًا على إعادة إنتاج النتائج من خلال تتبع الإصدارات الدقيقة للبيانات والنماذج المستخدمة.
• **التعاون:** يتطلب العمل الجماعي تتبع التغييرات التي يجريها أعضاء الفريق على البيانات والنماذج.
• **تتبع التجارب:** من المهم تتبع التجارب المختلفة، بما في ذلك البيانات والنماذج والمعلمات المستخدمة، لتقييم الأداء واتخاذ قرارات مستنيرة.

Git، على الرغم من قوته في إدارة كود المصدر، يفتقر إلى القدرة على التعامل الفعال مع هذه التحديات. محاولة تخزين مجموعات البيانات الكبيرة في Git يمكن أن يؤدي إلى مستودعات ضخمة بطيئة وغير عملية. كما أن تتبع التغييرات في الملفات الثنائية أمر صعب، مما يجعل من الصعب إعادة إنتاج النتائج.

ما هو DVC؟

DVC هو نظام تحكم بالإصدار مصمم خصيصًا لـ علم البيانات (Data Science) و التعلم الآلي (Machine Learning). إنه يعمل جنبًا إلى جنب مع Git، حيث يستخدم Git لتتبع كود المصدر وملفات التكوين، بينما يتولى DVC تتبع البيانات والنماذج الكبيرة.

• **تتبع البيانات:** يتتبع DVC إصدارات مجموعات البيانات الكبيرة عن طريق تخزين معلومات حولها (مثل تجزئة SHA-256) في Git، بينما يتم تخزين البيانات نفسها في تخزين بعيد (مثل Amazon S3 أو Google Cloud Storage أو Azure Blob Storage أو حتى خادم FTP).
• **تتبع النماذج:** بنفس الطريقة، يتتبع DVC إصدارات نماذج التعلم الآلي، مما يتيح لك استعادة النماذج القديمة وإعادة إنتاج النتائج.
• **قابلية التكرار:** يضمن DVC أن تكون قادرًا على إعادة إنتاج النتائج من خلال تتبع جميع التبعيات، بما في ذلك البيانات والنماذج والكود.
• **التكامل مع Git:** يعمل DVC كطبقة فوق Git، مما يعني أنه يمكنك الاستمرار في استخدام أوامر Git المألوفة لديك.
• **التخزين البعيد:** يدعم DVC العديد من حلول التخزين البعيد، مما يوفر المرونة والتحكم في مكان تخزين بياناتك ونماذجك.

المفاهيم الأساسية في DVC

لفهم كيفية عمل DVC، من المهم فهم بعض المفاهيم الأساسية:

• **ملفات DVC:** ملفات DVC هي ملفات نصية صغيرة (عادةً ما تكون بامتداد `.dvc`) تحتوي على معلومات حول ملفات البيانات والنماذج الكبيرة. هذه الملفات هي ما يتم تتبعه بواسطة Git، وليس الملفات الكبيرة نفسها.
• **التخزين البعيد:** التخزين البعيد هو المكان الذي يتم فيه تخزين ملفات البيانات والنماذج الكبيرة. يمكن أن يكون هذا أي نظام تخزين سحابي أو خادم FTP.
• **النقاط (Pipes):** النقاط هي سلسلة من الخطوات التي تحدد كيفية معالجة البيانات وإنشاء النماذج. تسمح لك النقاط بتعريف سير عمل قابل للتكرار.
• **المترجمات (Metrics):** المترجمات هي مقاييس الأداء التي يتم حسابها أثناء التدريب. يمكن استخدام المترجمات لمقارنة أداء النماذج المختلفة.
• **التجارب (Experiments):** التجارب هي مجموعات من النقاط والمترجمات التي تمثل تجربة معينة. تسمح لك التجارب بتتبع وتقييم التجارب المختلفة.

تثبيت DVC

لتثبيت DVC، يمكنك استخدام pip، مدير حزم Python:

```bash pip install dvc ```

بعد التثبيت، قم بتهيئة DVC في مستودع Git الخاص بك:

```bash dvc init ```

سيؤدي هذا إلى إنشاء ملف `.dvc` في مستودعك وتهيئة DVC للاستخدام.

سير العمل الأساسي مع DVC

هذا مثال بسيط على سير العمل الأساسي مع DVC:

1. **تتبع البيانات:** لنفرض أن لديك ملف بيانات كبير يسمى `data.csv`. لتتبعه باستخدام DVC، قم بتشغيل الأمر التالي:

   ```bash
   dvc add data.csv
   ```

   سيؤدي هذا إلى إنشاء ملف `data.csv.dvc`، والذي سيتم تتبعه بواسطة Git.  سيتم تخزين ملف `data.csv` نفسه في التخزين البعيد.

2. **تحديد التخزين البعيد:** قبل أن تتمكن من تخزين البيانات، تحتاج إلى تحديد التخزين البعيد. على سبيل المثال، لتحديد Amazon S3 كتخزين بعيد، قم بتشغيل الأمر التالي:

   ```bash
   dvc remote add -d myremote s3://your-s3-bucket
   ```

   استبدل `your-s3-bucket` باسم حاوية Amazon S3 الخاصة بك.

3. **دفع البيانات إلى التخزين البعيد:** بعد إضافة البيانات وتحديد التخزين البعيد، يمكنك دفع البيانات إلى التخزين البعيد:

   ```bash
   dvc push
   ```

   سيؤدي هذا إلى تحميل ملف `data.csv` إلى Amazon S3.

4. **تتبع النماذج:** بعد تدريب نموذج التعلم الآلي، يمكنك تتبعه باستخدام DVC. لنفرض أن لديك ملف نموذج يسمى `model.pkl`. لتتبعه باستخدام DVC، قم بتشغيل الأمر التالي:

   ```bash
   dvc add model.pkl
   ```

   سيؤدي هذا إلى إنشاء ملف `model.pkl.dvc`، والذي سيتم تتبعه بواسطة Git.  سيتم تخزين ملف `model.pkl` نفسه في التخزين البعيد.

5. **استعادة البيانات والنماذج:** لاستعادة البيانات والنماذج من التخزين البعيد، قم بتشغيل الأمر التالي:

   ```bash
   dvc pull
   ```

   سيؤدي هذا إلى تنزيل ملفات `data.csv` و `model.pkl` من Amazon S3.

6. **الالتزام والتحديث:** بعد إضافة ملفات `.dvc`، يجب عليك الالتزام بالتغييرات في Git لتتبع التغييرات في بياناتك ونماذجك.

   ```bash
   git add .dvc
   git commit -m "Add data and model to DVC"
   git push
   ```

استخدام النقاط (Pipes) لتعريف سير العمل

تسمح لك النقاط بتعريف سير عمل قابل للتكرار. لنفرض أن لديك سير عمل يتضمن الخطوات التالية:

1. تنزيل البيانات. 2. معالجة البيانات. 3. تدريب النموذج. 4. تقييم النموذج.

يمكنك تعريف هذا السير عمل باستخدام النقاط:

```bash dvc run -d data.csv -o processed_data.csv process_data.py dvc run -d processed_data.csv -o model.pkl train_model.py dvc run -d model.pkl -o metrics.json evaluate_model.py ```

• `-d` تحدد المدخلات (البيانات).
• `-o` تحدد المخرجات (النماذج، المقاييس).

سيقوم DVC بتتبع جميع التبعيات لجميع الخطوات، مما يضمن أنه يمكنك إعادة إنتاج النتائج في أي وقت.

استراتيجيات الخيارات الثنائية ذات الصلة

في سياق الخيارات الثنائية، يمكن استخدام DVC لتتبع وتحليل البيانات التاريخية وأداء استراتيجيات التداول المختلفة. إليك بعض الاستراتيجيات ذات الصلة التي يمكن الاستفادة منها:

• **استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average Strategy):** تتبع بيانات الأسعار التاريخية ونتائج التداول باستخدام DVC لتقييم أداء الاستراتيجية.
• **استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI Strategy):** تخزين بيانات مؤشر القوة النسبية ونتائج التداول لتقييم فعالية الاستراتيجية.
• **استراتيجية اختراق النطاق (Breakout Strategy):** تتبع بيانات الأسعار ونقاط الاختراق لتقييم أداء الاستراتيجية.
• **استراتيجية بولينجر باند (Bollinger Bands Strategy):** تخزين بيانات النطاقات وتقييم أداء استراتيجية التداول.
• **استراتيجية MACD (Moving Average Convergence Divergence):** تتبع بيانات MACD وتقييم أداء الاستراتيجية.
• **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** تخزين بيانات حجم التداول وتحليلها لتحديد الاتجاهات المحتملة.
• **تحليل الاتجاه (Trend Analysis):** تتبع بيانات الأسعار التاريخية لتحديد الاتجاهات وتقييم أداء استراتيجيات التداول المستندة إلى الاتجاه.
• **استراتيجيات التداول الآلي (Automated Trading Strategies):** استخدام DVC لتتبع البيانات والنماذج المستخدمة في استراتيجيات التداول الآلي.
• **تحسين المعلمات (Parameter Optimization):** استخدام DVC لتتبع التجارب المختلفة وتحسين معلمات استراتيجيات التداول.
• **إدارة المخاطر (Risk Management):** استخدام DVC لتتبع بيانات المخاطر وتقييم أداء استراتيجيات إدارة المخاطر.
• **استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بزيادة حجم التداول بعد كل خسارة لتقييم المخاطر والعوائد.
• **استراتيجية فيبوناتشي (Fibonacci Strategy):** تتبع مستويات فيبوناتشي وأداء التداول بناءً عليها.
• **التحليل الأساسي (Fundamental Analysis):** تخزين البيانات الاقتصادية والمالية وتقييم تأثيرها على الخيارات الثنائية.
• **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** تتبع وتحليل المشاعر السائدة في السوق لتقييم تأثيرها على الأسعار.
• **استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالتقلبات قصيرة الأجل في الأسعار.
• **استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالتقلبات اليومية في الأسعار.
• **استراتيجية التداول على المدى الطويل (Long-Term Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالاتجاهات طويلة الأجل في الأسعار.
• **استراتيجية التداول على الأخبار (News Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالأخبار الاقتصادية والسياسية وتقييم تأثيرها على الأسعار.
• **استراتيجية التداول على الأحداث (Event-Driven Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالأحداث الهامة وتقييم تأثيرها على الأسعار.
• **استراتيجية التداول الموسمي (Seasonal Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالأنماط الموسمية في الأسعار.
• **استراتيجية التداول القائم على الأنماط (Pattern-Based Trading Strategy):** تتبع البيانات المتعلقة بالأنماط الرسومية في الأسعار.
• **استراتيجية التداول باستخدام التحليل الفني المتقدم (Advanced Technical Analysis Strategy):** استخدام DVC لتتبع البيانات والنماذج المستخدمة في التحليل الفني المتقدم.
• **استراتيجية التداول باستخدام التعلم الآلي (Machine Learning Trading Strategy):** استخدام DVC لتتبع البيانات والنماذج المستخدمة في استراتيجيات التداول التي تعتمد على التعلم الآلي.

الخلاصة

DVC هو أداة قوية للتحكم بإصدار البيانات والنماذج في مشاريع علم البيانات (Data Science) و التعلم الآلي (Machine Learning). من خلال العمل جنبًا إلى جنب مع Git، يوفر DVC حلاً فعالاً لتتبع وإدارة البيانات الكبيرة والنماذج الثنائية، مما يضمن قابلية التكرار والتعاون. إذا كنت تعمل في مجال علم البيانات (Data Science)، فإن DVC هو أداة يجب أن تتعلمها.

Git، التعلم الآلي (Machine Learning)، علم البيانات (Data Science)، البيانات الكبيرة (Big Data)، Amazon S3، Google Cloud Storage، Azure Blob Storage، FTP، Python، Pip، تحليل حجم التداول، تحليل الاتجاه، استراتيجية المتوسط المتحرك، استراتيجية مؤشر القوة النسبية، استراتيجية بولينجر باند، استراتيجية MACD، استراتيجية مارتينجال.

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين