Building Agentic Applications on Databricks - Korean

이 과정에서는 Databricks에서 프로덕션급 에이전틱 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다. 학습자는 Unity Catalog와 MCP를 사용하여 거버넌스가 적용되는 에이전트 도구를 만들고, OpenAI Agents SDK로 단일 및 멀티 에이전트 시스템을 구축하며, supervisor agent가 오케스트레이션하는 Knowledge Assistant 사용 사례에 Agent Bricks와 Genie를 활용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 도구 프로토타이핑부터 프로덕션 배포까지 전체 단계를 다루며, MLflow tracing을 사용하여 에이전트 실행을 관찰하는 실습 경험을 제공합니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 반드시 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Python 관련 기술:

• 기본 Python 구문 및 데이터 구조

• 함수, 클래스 및 데코레이터에 대한 이해

• Python 패키지 관리 및 import 경험

• JSON 데이터 처리에 대한 지식

• async/await 패턴에 대한 기본 이해

SQL 관련 기술:

• 기본 SQL 쿼리 구문(SELECT, FROM, WHERE)

• SQL 함수 및 사용자 정의 함수에 대한 이해

• Unity Catalog SQL 함수 사용 경험

Databricks 관련 기술:

• Databricks 워크스페이스 탐색 및 노트북 인터페이스에 대한 이해

• Unity Catalog 구조(카탈로그, 스키마, 테이블, 볼륨, 함수)에 대한 지식

• Databricks compute 리소스 및 서버리스 컴퓨팅 사용 경험

• MLflow experiment tracking에 대한 지식

• Databricks model serving 엔드포인트에 대한 이해

GenAI/에이전트 관련 기술:

• LLMs 및 해당 기능에 대한 기본 이해

• 프롬프트 엔지니어링 및 시스템 프롬프트에 대한 지식

• 도구 호출 에이전트 및 함수 호출 개념에 대한 지식

• Model Context Protocol(MCP)에 대한 기본 지식

Outline

1. 기초 (Foundations)

• Databricks의 에이전트, MCP 및 AI 거버넌스

• 데모: Databricks에서 에이전트 도구 구축

• 실습: 에이전트 도구 평가 및 수정

2. 에이전트 개발 (Agent Development)

• OpenAI Agents SDK 및 MLflow를 사용한 에이전트 구축

• 데모: OpenAI Agents SDK를 사용한 단일 에이전트 구축

• 데모: OpenAI Agents SDK를 사용한 다중 에이전트 오케스트레이션

3. Agent Bricks와 그 이후 (Agent Bricks and Beyond)

• Agent Bricks와 Genie

• 실습: Agent Bricks로 슈퍼바이저 에이전트 구축

• 보너스: LangChain을 사용한 단일 에이전트 구축

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SQL Programming and Procedural Logic - Korean

이 과정에서는 Databricks 내에서 핵심 SQL 프로그래밍 및 절차적 로직 기술을 탐색하며, 모듈화되고 유지 관리 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 분석 워크플로를 구축하는 방법에 중점을 둡니다. Common Table Expressions(고급 재귀 CTE 포함), 임시 뷰 및 테이블과 같은 세션 범위 객체, User Defined Functions와 같은 주요 SQL 구문을 학습하여 SQL 개발을 더 깔끔하고 재사용 가능하게 만드는 방법부터 시작합니다. 그런 다음 복합 문, 변수, 제어 흐름, 조건문, 루프 및 강력한 오류 처리를 사용하는 고급 SQL 스크립팅 기법을 통해 구조화되고 유연한 SQL 프로세스를 생성하는 방법을 안내받습니다. 또한 ACID 준수 다중 문 트랜잭션을 사용하여 이러한 다단계 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 방법도 학습합니다. 마지막으로 로직을 SQL Stored Procedures로 캡슐화하고 Lakeflow Jobs 및 마이그레이션 전략으로 복잡한 워크플로를 오케스트레이션하여 레거시 작업을 Databricks 플랫폼의 전체 기능을 활용하는 모듈화된 자동화 파이프라인으로 전환하는 방법을 알아봅니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 반드시 SCORM 창을 닫아 주세요. 'Next Lesson' 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Lakebase App Integration and Management - Korean

이 과정에서는 Databricks Apps를 Databricks의 완전 관리형 클라우드 네이티브 PostgreSQL 플랫폼인 Lakebase와 통합하여 안전하고 엔터프라이즈에 적합한 애플리케이션 워크플로를 구축하는 방법을 배웁니다. Databricks Apps와 Lakebase에 대한 기초 지식을 바탕으로, 이 과정은 PostgreSQL 기초, Lakebase Autoscaling, 안전한 SQL 사용법, 안전한 연결 관리, 역할 기반 액세스, Data API 통합, 브랜치 기반 개발에 중점을 둡니다. 또한 AppKit이 이 워크플로 내에서 애플리케이션 개발을 어떻게 가속화하여 통합 개념에서 구현으로 더 효율적으로 나아갈 수 있도록 돕는지도 살펴봅니다.

참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

AI/BI for Data Analysts - Korean

이 코스에서는 데이터 분석가가 Databricks에서 AI/BI Dashboards를 설계, 구축, 게시 및 운영하는 방법을 배웁니다. AI/BI Dashboards는 거버넌스가 적용된 Unity Catalog 데이터를 대화형 시각화, 필터, Genie 통합과 결합하여, 비즈니스 사용자가 코드를 작성하지 않고도 답을 탐색할 수 있게 합니다.

이 코스는 하나의 엔드 투 엔드 구축을 따라 진행됩니다. Unity Catalog의 소스 테이블에서 시작하여, 게시되고 모니터링되는 여러 페이지 대시보드로 마무리합니다. 그 과정에서 대시보드가 더 넓은 Databricks AI/BI 제품군에서 어떻게 자리매김하는지, 그리고 Genie, 데이터 세트, 시각화, 필터가 각각 워크플로의 어디에 들어맞는지 배웁니다.

다루는 내용은 다음과 같습니다.

• AI/BI Dashboards의 기초와, 그것이 Genie 및 Databricks 플랫폼의 나머지 요소와 어떻게 관련되는지.

• Unity Catalog에서 소스 데이터를 탐색하고 SQL로 재사용 가능한 대시보드 데이터 세트를 설계하기.

• 시각화(KPI, 추세, 세부 분석) 작성 및 깔끔한 여러 페이지 대시보드 구성.

• Genie Code를 사용하여 자연어 프롬프트로부터 SQL, 차트, 필터의 초안을 작성하기.

• 필터를 추가하여 대시보드를 대화형으로 만들고 보는 사람의 질문에 응답하도록 하기.

• 적절한 사람이 대시보드를 보고 편집할 수 있도록 게시, 공유, 권한 관리하기.

• 예약된 새로 고침, 캐싱, 사용량 모니터링과 함께 대시보드를 프로덕션에서 운영하기.

코스를 마칠 무렵에는 비즈니스 질문에서 출발하여, 이를 뒷받침하는 데이터 세트를 설계하고, 완성도 높은 대시보드를 구축하며, 올바른 권한과 정확성을 유지하는 새로 고침 전략과 함께 대상에게 제공할 수 있게 됩니다.

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