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Building Single-Agent Applications on Databricks - Korean

이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에서 단일 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 실습 교육을 제공합니다. 수강생은 Unity catalog 기능을 도구로 활용하는 AI 에이전트 생성, MLflow를 통한 포괄적인 추적 및 모니터링 구현, LangChain과 같은 기존 프레임워크와 Agent Bricks와 같은 최신 솔루션을 모두 사용한 에이전트 배포 방법을 학습합니다. 본 과정은 AI Playground에서의 초기 도구 생성 및 테스트부터 거버넌스, 평가, 지속적인 개선 기능을 갖춘 프로덕션 배포에 이르기까지 에이전트의 전체 라이프사이클을 다룹니다.


참고: Databricks Academy는 강의실 세션을 Databricks 환경 내 노트북 기반 형식으로 전환하며, 강의용 슬라이드 데크 사용을 중단합니다. 강의 노트북은 Vocareum 랩 환경에서 확인할 수 있습니다.


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다:

Python 특정 필수 조건

학습자는 스크립트가 아닌 생산 환경 수준의 Python 코드 작성이 가능해야 합니다.

• 핵심 Python 구문 및 데이터 구조

• 함수, 클래스 및 기본 OOP 패턴

• 예외 처리 및 오류 전파

• 데코레이터

• 타입 힌트 및 문서 문자열


SQL 특정 필수 조건

학습자는 테이블 쿼리뿐만 아니라 재사용 가능한 SQL 로직을 정의할 수 있어야 합니다. 

• 필터 및 집계를 포함한 SELECT 쿼리 작성

• SQL 데이터 유형 및 NULL 처리 이해

• 매개변수화된 SQL 함수 생성

• CREATE OR REPLACE FUNCTION 구문 사용

• 문서화를 위한 명확한 SQL 주석 작성


Databricks 특정 필수 조건

학습자는 Databricks 플랫폼 내에서 작업하는 데 익숙해야 합니다. 

• Databricks workspace 및 노트북 탐색

• 노트북 셀 실행 및 출력 해석

• 기본 컴퓨팅 개념 이해(특히 서버리스)

• 등록된 자산 확인을 위한 카탈로그 탐색기 사용

• Databricks 관리 서비스(Model Serving, AI Playground) 인지


GenAI/에이전트 관련 필수 사항 

학습자는 프레임워크가 과정 내에서 가르쳐지더라도 LLM 기반 에이전트의 동작 방식을 이해해야 합니다. - 대규모 언어 모델(LLM)의 정의 및 가능/불가능한 작업 

• 기본 프롬프트 엔지니어링 개념 

• 검색 강화 생성(RAG)에 대한 고수준 이해 

• 에이전트 추론 및 도구 호출에 대한 개념적 이해

• REST API 및 JSON 페이로드에 대한 친숙함


선택적이지만 유용한 사항 (필수 아님)

• MLflow 기초 (추적, model registry, 추적)

• 에이전트 프레임워크 (예: LangChain)


Databricks 관련 권장 교육: AI 에이전트 기초, AI 에이전트 시작하기

Outline

• Fundamentos de agentes

• Criação de agentes individuais

• Agentes reproduzíveis

• Agentes prontos para produção com Agent Bricks

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Aug 21
09 AM - 01 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00
Sep 29
02 PM - 06 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00
Oct 23
09 AM - 01 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

Public Class Registration

If your company has purchased success credits or has a learning subscription, please fill out the Training Request form. Otherwise, you can register below.

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If your company is interested in private training, please submit a request.

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Runtime

Self-Paced

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

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Instructors

Instructor-Led

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

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Learning

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

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Scale

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

Catalog Management and Data Organization - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에서 카탈로그 구조와 대규모 데이터 조직을 설계, 구현 및 거버넌스하는 방법을 학습합니다. 엔터프라이즈 레이크하우스의 중앙 집중식 거버넌스 계층으로서 Unity Catalog의 포괄적인 관점을 제공합니다. 5개 모듈로 나뉘어 있으며, Unity Catalog을 클라우드 배포 모델 내에 배치하는 것으로 시작하여 Account Console, metastore 생성 및 관리자 역할 계층 구조를 다룹니다. 그런 다음 명명 규칙, 소유권 패턴 및 MANAGE 위임을 사용하여 조직 토폴로지(사업부, 리전 및 개발/QA/프로덕션 환경)를 확장 가능한 카탈로그 및 스키마 설계로 변환합니다. 과정은 스토리지 자격 증명, 외부 위치, 관리 스토리지 계층 구조, 관리 대 외부 테이블 및 비테이블 데이터를 위한 UC Volumes와의 안전한 스토리지 통합을 다룹니다. 다음으로, 접근 패턴과 격리 전략 — 3단계 GRANT 체인, 워크스페이스-카탈로그 바인딩 및 스키마 수준 Attribute-Based Access Control (ABAC) 정책 — 을 적용하여 대규모 세분화된 데이터 보호를 시행합니다. 마지막으로, 과정은 카탈로그 설계, 자동화, 최소 권한 및 그룹 기반 접근 관리에 대한 모범 사례로 마무리됩니다.  

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Korean

이 코스에서는 Databricks Genie Space를 설계, 구축, 유지 관리하는 방법을 배웁니다. Genie Space는 비즈니스 사용자가 거버넌스된 데이터에 대해 질문하고 코드를 작성하지 않고도 SQL 기반 답변을 받을 수 있는 자연어 인터페이스입니다.

Genie가 Databricks AI/BI 제품군에 어떻게 들어맞는지, 그리고 자연어를 어떻게 신뢰할 수 있는 SQL 쿼리로 변환하는지 배웁니다. 이 코스는 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 Genie Space를 만드는 데 무엇이 필요한지에 초점을 맞춥니다.

소스 데이터를 이해하고 벤치마크를 정의하는 것에서부터, Knowledge Store의 큐레이션 도구 전체를 사용해 Genie Space를 구성하고 개선하는 것까지, 완전한 엔드 투 엔드 워크플로를 따라갑니다. 이 도구에는 메타데이터, 동의어, 프롬프트 매칭, SQL 로직, 예시 쿼리, 텍스트 instructions가 포함됩니다.

또한 Databricks One을 통해 비즈니스 사용자와 Genie Space를 공유하는 방법, Unity Catalog 거버넌스가 어떻게 자동으로 적용되는지를 이해하고, 모니터링과 사용자 피드백을 사용해 시간이 지나면서 품질을 지속적으로 개선하는 방법을 배웁니다.

코스를 마칠 때쯤이면, 거버넌스되고 셀프서비스인 대화형 분석을 대규모로 제공하는, 생산 준비가 된 Genie Space를 만들고 관리할 수 있게 됩니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

Languages Available: English | 日本語

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.