Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean
이 과정에서는 머신 러닝 워크플로우를 실행하고 데이터 사이언스 워크로드를 지원하기 위해 Databricks Data Intelligence Platform을 활용하는 데 필요한 기초 역량을 개발합니다. 머신 러닝 실무자의 관점에서 플랫폼을 탐색하며, Unity Catalog의 특성 엔지니어링을 통한 기능 구축 및 관리, MLflow를 활용한 엔드투엔드 모델 라이프사이클 관리, Lakeflow Jobs를 활용한 파이프라인 오케스트레이션 등의 주제를 다룹니다. 또한 Databricks Model Serving을 통한 실시간 모델 추론에 대해 학습하고, Genie Code - Data Science Agent Mode를 통해 모델 개발에 대한 Databricks의 투명하고 대화형 접근 방식을 경험합니다. 이 모드에서는 자연어 프롬프트를 사용하여 노트북에서 직접 실행 가능한 ML 워크플로우를 생성, 실행하고 반복적으로 개선할 수 있습니다. 본 과정은 강사 주도 시연을 포함하며, 전반에 걸쳐 다룬 개념을 강화하는 종합 실습으로 마무리됩니다.
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
Databricks 개요
• Databricks 워크스페이스 둘러보기
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
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Oct 21 | 02 PM - 04 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | Free |
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