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Feature Engineering at Scale - Korean

이 과정에서는 Databricks 플랫폼에서 엔드투엔드 특성 엔지니어링 파이프라인을 설계, 스케일링 및 운영화하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 습득합니다. 커리큘럼은 세 가지 점진적 모듈로 구성되어 있습니다: Spark의 분산 실행 및 최적화 기초 마스터링, Auto Loader 및 선언적 LakeFlow 파이프라인을 활용한 확장 가능한 데이터 수집 구현, 그리고 Databricks 특성 저장소를 활용한 생산 수준의 MLOps로의 발전입니다.


Catalyst Optimizer 및 Spark UI를 활용한 Spark 성능 디버깅, 자동화된 품질 검사를 포함한 강건한 브론즈-실버-골드 메달리온 아키텍처 구축, SparkML을 활용한 확장 가능한 특성 변환 구현 등 실습 학습 경험에 참여합니다. 본 과정은 온라인 특성 저장소를 통한 실시간 특성 서빙 배포, 온디맨드 변환을 포함한 FeatureSpec 정의, Unity Catalog를 활용한 거버넌스 및 리니지 추적 적용으로 마무리됩니다.


과정을 마치면 엔터프라이즈 스케일에서 머신 러닝을 위한 완전한 특성 라이프사이클을 관리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 즉, 성능이 뛰어나고 신뢰할 수 있으며 거버넌스가 적용된 생산 준비 완료 파이프라인을 설계할 수 있습니다.


참고: SCORM 강의 파일의 경우 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘Next Lesson’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료된 것으로 표시되지 않을 수 있습니다.

Skill Level
Professional
Duration
3h
Prerequisites

이 콘텐츠는 다음과 같은 기술, 지식 및 능력을 갖춘 학습자를 대상으로 개발되었습니다:

1. "Apache Spark 입문" 과정을 완료했거나 기본 데이터 변환 및 Spark SQL을 포함한 Spark에 대한 동등한 기초 지식을 보유하고 있어야 합니다.

   * 학습자는 분산 데이터 처리에서 Spark의 역할에 익숙해야 합니다. 본 과정은 그 기초를 바탕으로 Spark가 확장 가능한 머신 러닝 워크플로를 어떻게 지원하는지 설명합니다.

2. 특히 `pandas`, `numpy`, `scikit-learn`과 같은 라이브러리를 사용한 데이터 조작을 위한 Python 프로그래밍 중급 수준의 능숙도가 필요합니다.

3. 모델 학습, 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝을 포함한 전통적인 머신 러닝 워크플로에 대한 중급 수준의 이해가 필요합니다.

4. Databricks 플랫폼 및 Workflows에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

   * 학습자는 본 과정을 수강하기 전에 Databricks 머신러닝 Associate 과정을 먼저 완료할 것을 강력히 권장합니다. 본 과정은 Databricks 환경을 사용한 ML 개발에 대한 지식을 전제로 합니다.

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

Free
2h
Associate

Questions?

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