Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Korean

이 과정에서는 개발자가 Databricks 플랫폼에서 직접 안전한 데이터 및 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있도록 지원하는 새로운 기능인 Databricks Apps를 소개합니다. 이 과정은 주로 조직 내 비기술 사용자가 데이터 인사이트에 접근할 수 있도록 맞춤형 애플리케이션을 만들어야 하는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 개발자를 대상으로 설계되었습니다.

이 과정은 Databricks Apps의 주요 구성 요소 개요로 시작하여, 외부 서비스와 통합되는 간단한 앱 배포로 이어집니다. 다음으로, Databricks 플랫폼 기능과 통합되는 지능적인 데이터 기반 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방법을 학습합니다. 이후 Databricks 환경 외부에서 앱을 개발하는 방법을 다루며, 안전하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 앱 구현을 위한 모범 사례에 대한 상세한 내용으로 마무리됩니다.

참고: SCORM 강의 파일의 콘텐츠를 완료한 후에는 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있으므로 클릭하지 마세요.

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

이 과정에서는 다음과 같은 기술, 지식 및 역량을 보유한 수강생을 대상으로 콘텐츠를 개발했습니다：

• Databricks 워크스페이스 운영에 대한 기본적인 이해(탐색, Notebooks 생성, 코드 실행, UI를 통한 워크스페이스 기능 접근 포함)

• 가상 환경, 패키지 관리, 웹 애플리케이션 개발 개념을 포함한 Python 프로그래밍 중급 경험

• VSCode 또는 PyCharm과 같은 통합 개발 환경(IDE)에 대한 이해(프로젝트 설정, 디버깅, 코드 실행 포함)

• 카탈로그, 스키마, 테이블, 데이터 거버넌스 원칙을 포함한 Unity Catalog 개념에 대한 기본 지식(프로그래밍 방식으로 데이터 객체에 접근하는 방법 포함)

• 명령줄 인터페이스에 대한 이해(특히 Databricks CLI 설치, 구성, 개인 액세스 토큰을 사용한 인증)

• 웹 애플리케이션 프레임워크 및 개념에 대한 기본적인 이해(사용자 인터페이스, 폼 처리, 클라이언트-서버 상호작용 포함)

• 클라우드 컴퓨팅 환경 내 서비스 주체(service principal), ID 관리, 인증 개념에 대한 초급 수준의 경험

• 로컬 개발, 테스트, 생산 배포 Workflows를 포함한 애플리케이션 배포 개념에 대한 기본 지식

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Customer registration Partner registration

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

지금 등록하세요

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

지금 등록하세요

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Skills@Scale

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Data Analyst

SQL Analytics on Databricks - Korean

이 과정에서는 데이터 분석을 위해 Databricks를 효과적으로 활용하는 방법을 학습하며, 특히 Databricks SQL에 중점을 둡니다. Databricks 데이터 분석가로서 관련 데이터를 찾고, 잠재적 활용 가능성을 분석하며, 비즈니스에 유용한 인사이트를 제공하는 형식으로 데이터를 변환하는 역할을 담당하게 됩니다.

또한 데이터 객체 관리에서 맡게 되는 역할을 이해하고, Notebooks, SQL Editor, Databricks SQL과 같은 도구를 활용하여 Databricks Data Intelligence Platform 내에서 데이터 객체를 조작하는 방법을 학습합니다.

아울러 데이터 자산 및 전체 플랫폼 관리에 있어 Unity Catalog의 중요성에 대해서도 학습합니다. 마지막으로, 이 과정에서는 Databricks가 성능 최적화를 지원하는 방식에 대한 개요를 제공하며, Databricks에서 SQL 분석을 실행할 때 내부적으로 발생하는 프로세스를 파악하기 위해 쿼리 인사이트에 액세스하는 방법을 학습합니다.

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.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Paid & Subscription

Lab

Associate

Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Korean

이 과정은 Databricks에서 전통적인 머신 러닝을 위한 데이터 준비의 기본 사항을 가르칩니다. 학습자는 Unity Catalog에서 관리되는 Delta 테이블에 데이터를 로드하고, Notebooks, 기본 내장 시각화 도구, Genie Code를 활용하여 데이터를 탐색합니다. 이후 데이터를 정제하고, 결측값과 이상값을 처리하며, 데이터 누수 없이 데이터를 분할 및 샘플링하고, 대체(imputation), 인코딩, 표준화를 위한 재현 가능한 Spark ML 파이프라인을 구축합니다. 마지막으로, Unity Catalog의 특성 엔지니어링을 사용하여 특성을 저장하고, 관리하며, 재사용합니다. 여기에는 누수 없는 학습 세트를 위한 포인트-인-타임(point-in-time) 조회와, Lakebase 기반 Online Feature Store를 활용한 온라인 특성 서빙 소개가 포함됩니다. 각 모듈은 강의와 실습 데모, 그리고 서버리스 compute에서 실행되는 실습 랩으로 구성됩니다. 모델 학습, 서빙, 모니터링은 이 과정에서 다루지 않으며, Machine Learning Model Development 및 Machine Learning Model Deployment 과정에서 학습합니다. 이 과정은 Databricks에서 데이터 준비에 대한 탄탄한 기초를 쌓고자 하는 어소시에이트 수준의 데이터 과학자 및 머신 러닝 실무자를 대상으로 설계되었습니다.

참고:

1. 이 과정은 'Databricks를 활용한 머신 러닝' 시리즈의 첫 번째 과정입니다.

2. SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. '다음 레슨' 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

Advanced Techniques with Apache Spark Declarative Pipelines - Korean

이 과정에서는 생산 수준의 스트리밍 파이프라인 구축을 위한 Databricks의 Apache Spark Declarative Pipelines(SDP)를 살펴봅니다. 실제 레이크하우스 엔지니어링에 필수적인 고급 설계 패턴, 강력한 데이터 품질 적용, 그리고 크로스 플랫폼 통합을 학습하게 됩니다.

과정 전반에 걸쳐 현대적인 데이터 수집 및 처리 기법을 심층적으로 다루며, 레이아웃 최적화를 위한 Liquid 클러스터링과 혼합 스키마 이벤트를 위한 Multiplex Streaming 패턴 등의 도구를 마스터합니다. 모듈을 마칠 때쯤에는 스키마 진화를 자신 있게 처리하고, 변경 데이터 캡처(CDC)를 자동화하며, 데이터 무결성을 보장하는 방법을 습득하게 됩니다.

참고:

1. 이 과정은 'Advanced Data Engineering with Databricks' 시리즈의 첫 번째 과정입니다.

2. SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 강의’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

Paid & Subscription

Lab

Professional