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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. 


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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

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

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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.