Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean
이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 간단한 데이터 사이언스 및 머신 러닝 워크플로를 수행할 수 있는 기본 기술을 학습합니다. 워크스페이스에 대한 안내와 함께 Notebooks 사용 방법을 배웁니다. 탐색적 데이터 분석과 특성 엔지니어링을 탐험하고, MLflow를 사용하여 모델을 추적 및 관리하며, Databricks Genie Code를 활용한 실험을 진행하고, Databricks Model Serving으로 모델을 배포합니다. 마지막으로, 이 과정은 엔드투엔드 머신 러닝을 다루는 종합 실습을 통해 이러한 기술들을 하나로 통합합니다.
Databricks Free Edition 계정을 생성하고 실습 환경에서 따라 해보는 데모를 체험해 보실 수 있습니다.
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 | Português BR | 한국어
본 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참가자를 대상으로 개발되었습니다:
- Python에 대한 초급 수준의 이해.
- DS/ML 개념(예: 분류 및 회귀 모델), 일반적인 모델 메트릭(예: F1-score), Python 라이브러리(예: scikit-learn 및 XGBoost)에 대한 기본적인 이해
Outline
1. Databricks 개요
• Databricks Data Intelligence Platform
• 데모: Databricks 워크스페이스 둘러보기
2. Databricks를 머신 러닝에 활용하기
• Databricks를 활용한 머신 러닝 입문
• 데모: Databricks에서의 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 특성 엔지니어링
• 데모: MLflow를 활용한 수명 주기 관리
• 데모: Genie Code for ML
• 데모: Databricks Model Serving
• 랩: Databricks ML 시작하기
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