AI Agent Fundamentals - Korean

이 기초 과정에서는 AI 에이전트와 Mosaic AI 플랫폼 및 Agent Bricks를 포함하여 Databricks의 엔터프라이즈 애플리케이션에서의 사용을 소개합니다. 학습자는 AI 에이전트가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 복잡한 작업을 처리하기 위해 인간의 추론을 모방하는 방법을 조사합니다.

이 과정은 실제 에이전트 사용 사례를 다루며 에이전트 워크플로 및 다중 에이전트 시스템과 같은 고급 주제에 대한 기본 소개를 제공합니다. 또한 Agent Bricks가 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 기업용 에이전트 개발을 어떻게 간소화하는지 살펴보며, Databricks에서 에이전트를 구축하고 사용하는 방법을 보여주는 데모를 제공합니다.

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Skill Level

Introductory

Duration

1h 30m

Prerequisites

그것은 사용자가 Databricks 기초를 완료하는 것이 좋습니다.

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Data Architect

Data Modeling Strategies - Korean

이 과정에서는 Databricks Lakehouse Platform을 사용하여 확장 가능하고 분석에 적합한 데이터 모델을 설계하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 기본 데이터 모델링 원칙, 고급 웨어하우징 및 머신 러닝 사용 사례, 최신 데이터 제품 설계를 다루는 3개 모듈로 구성되어 있습니다. Inmon의 CIF, Kimball의 차원 모델링, Data Vault 2.0과 같은 핵심 방법론을 살펴보고, Databricks에서 이러한 전략을 구현하는 방법에 대한 실제 데모도 살펴봅니다.

실습 랩을 통해 ER 다이어그램을 작성하고, SCD 유형 2 변환을 적용하고, ML 워크플로를 위한 특징점을 만듭니다. 또한 이 과정에서는 데이터 제품의 개념을 소개하고 제품 사고, 거버넌스, 의미적 일관성이 어떻게 확장 가능한 교차 도메인 통합을 가능하게 하는지 설명합니다. 이 과정을 마치면 통합된 Lakehouse 아키텍처에서 데이터를 효과적으로 모델링, 관리하고 운영할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.

이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.

마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.

본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

참고: 이 강좌는 ‘Databricks을 사용한 고급 데이터 엔지니어링’ 시리즈의 네 번째 강좌입니다.

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Apache Spark Developer

Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Korean

이 과정에서 Apache Spark를 사용하여 스트림 처리 및 분석의 기본 사항을 알아보세요.™ 스트림 처리 기본 사항에 대한 확실한 이해를 얻고 Spark Structured Streaming API를 사용하여 애플리케이션을 개발합니다. 스트림 집계 및 창 분석과 같은 고급 기술을 탐색하여 실시간 데이터를 효율적으로 처리하세요. 이 과정에서는 동적 데이터 환경을 위한 확장 가능하고 장애에 강한 스트리밍 애플리케이션을 만드는 기술을 습득합니다.

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