Data Preparation for Machine Learning - Korean
이 과정은 Databricks를 활용하여 머신러닝을 위한 데이터를 준비하는 기본 사항에 중점을 둡니다. 수강생들은 전통적인 머신러닝 애플리케이션에 적합한 데이터를 탐색, 정리 및 구성하는 데 필요한 핵심 기술을 습득하게 됩니다. 주요 주제로는 데이터 시각화, 특징 공학, 최적의 특징 저장 전략 등이 포함됩니다. 실습을 통해 수강생들은 Databricks 환경에서 머신러닝용 데이터 세트를 효율적으로 준비하는 실무 경험을 쌓게 됩니다. 본 과정은 준전문가 수준의 데이터 과학자 및 머신러닝 실무자, 그리고 데이터 준비 역량을 강화하여 성공적인 머신러닝 모델 배포를 위한 탄탄한 기반을 마련하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.
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이 과정을 시작하기 전에 최소한 다음 사항에 익숙해야 합니다. :
• ‘머신러닝을 위한 Databricks 시작하기(온보딩)’ 과정을 수료했거나, Databricks 환경에서 작업하는 데 필요한 이에 상응하는 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다.
- 학습자는 Databricks 워크스페이스를 탐색하고, 노트북을 생성 및 실행하며, Databricks에서 기본적인 머신 러닝 워크플로를 이해하는 데 익숙해야 합니다. 이 과정은 그 기반을 바탕으로 머신 러닝을 위한 데이터 준비에 중점을 둡니다.
• 데이터 준비 및 분석을 위한 Python 프로그래밍 중급 숙련도.
- 학습자는 pandas, numpy, scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 조작, 누락 값 처리, 기본 기능 변환에 익숙해야 합니다.
• 머신 러닝 기초에 대한 기본 이해.
- 여기에는 학습 및 테스트 데이터셋, 기능 엔지니어링, 모델 개발 파이프라인과 같은 개념에 대한 친숙함이 포함됩니다.
• Databricks 플랫폼 워크플로에 대한 친숙함.
- 학습자는 클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 일반적인 노트북 작업 사용과 같은 기본 작업을 수행할 수 있어야 합니다.
• 데이터 형식과 레이크하우스 개념에 대한 기본 지식.
- 학습자는 CSV, JSON, Parquet과 같은 일반적인 데이터 형식에 익숙하고, Delta Lake와 Lakehouse 아키텍처에 대한 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다.
• 탐색적 데이터 분석 및 기본 통계에 대한 기초적인 이해가 필요합니다.
- 여기에는 데이터 분포, 누락값, 이상치, 그리고 데이터 품질을 평가할 때 사용하는 간단한 데이터 시각화 기법에 대한 기본적인 이해가 포함됩니다.
Outline
데이터 관리 및 탐색
• Lakehouse에서 데이터 관리 및 탐색
데이터 준비 및 특성 엔지니어링
• 데이터 준비 및 특성 엔지니어링의 기초
• 데이터 결측값 처리
• 데이터 인코딩
• 데이터 표준화
특성 저장소
• 특성 저장소 소개
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Jun 17 | 09 AM - 01 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $750.00 |
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