FSI를 위한 Databricks 인텔리전스 플랫폼: 신용 결정
학습할 내용
Databricks Intelligence Platform은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 최고의 요소를 결합한 오픈 아키텍처입니다. 이 데모에서는 일 반적으로 레거시 플랫폼에서 몇 달의 노력이 필요한 데이터와 통찰력을 제공하는, 저소득 고객을 위한 종단간 신용 판정 시스템을 구축하는 방법을 보여드리겠습니다.
이 데모는 엔드 투 엔드 레이크하우스 플랫폼을 다룹니다:
- 내부 및 파트너 데이터를 수집하고, 이를 DLT라는 선언적 ETL 프레임워크를 사용하여 변환하세요. 이는 신뢰성이 높고 유지 관리가 가능하며 테스트 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 것입니다.
- 우리가 수집한 데이터를 보호하여 PII 데이터 위에 거버넌스와 보안을 보장하십시오
- Databricks AutoML을 사용하여 신용이 된다고 판단되는 고객을 식별하는 머신러닝 모델을 구축하세요
- Databricks SQL과 웨어하우스 엔드포인트를 활용하여 수집된 데이터를 분석하고 머신러닝 모델 출력을 설명하는 대시보드를 구축하세요
- 이 모든 단계를 Databricks 워크플로우로 조정하세요.
데모를 설치하려면 무료 Databricks 워크스페이스 를 받아 Python 노트북에서 다음 두 명령을 실행하세요
Dbdemos는 Python 라이브러리로, 여러분의 워크스페이스에 완전한 Databricks 데모를 설치합니다. Dbdemos는 노트북, 델타 라이브 테이블 파이프라인, 클러스터, 데이터브릭스 SQL 대시보드, 그리고 웨어하우스 모델을 로드하고 시 작합니다... dbdemos 사용 방법을 참조하세요.
Dbdemos는 GitHub 프로젝트로 배포됩니다.
자세한 내용은 GitHub의 README.md 파일 을 참조하고 문서를 따라주세요.
Dbdemos는 그대로 제공됩니다. 라이선스 와 공지 를 참조하여 자세한 정보를 확인하세요.
Databricks는 dbdemos 및 관련 자산에 대한 공식 지원을 제공하지 않습니다.
문제가 발생한 경우 티켓을 열어주시면 데모 팀이 최선을 다해 살펴보겠습니다.
이 자산들이 Databricks 데모에 설치될 예정입니다:
