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Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 기본적인 머신 러닝 워크플로를 실행하고 데이터 과학 워크로드를 지원하는 데 필요한 기본 기술을 개발하게 됩니다. Databricks Notebooks를 사용한 기능 엔지니어링과 MLflow를 사용한 모델 수명 주기 추적 등의 주제를 다루며 머신 러닝 실무자의 관점에서 플랫폼을 탐색해 보겠습니다. 또한 Mosaic AI Model Serving을 통한 실시간 모델 추론에 대해 알아보고 AutoML을 통한 모델 개발에 대한 Databricks의 "글래스 박스" 접근 방식을 경험하게 됩니다. 이 과정에는 강사가 진행하는 세 가지 데모가 포함되어 있으며, 데모에서 다룬 개념을 강화하는 포괄적인 랩으로 마무리됩니다. 


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

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites
  • Python에 대한 초보 수준의 이해.
  • DS/ML 개념(예: 분류 및 회귀 모델), 공통 모델 메트릭(예: F1-score), Python 라이브러리(예: scikit-learn 및 XGBoost)에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다. 

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Platform Administrator

Get Started with Databricks Platform Administration - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 플랫폼 관리의 기본 사항을 배웁니다. 이 과정은 Databricks 환경 내에서 효과적인 데이터 거버넌스를 위한 필수 구성 요소인 Unity Catalog에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 5개의 모듈로 나누어진 이 과정은 Databricks Workspace에 대한 심층적인 설명을 포함하여 Databricks 인프라와 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 자세한 소개로 시작됩니다. Unity Catalog 내에서 주요 개념, 아키텍처 및 역할을 다루는 데이터 거버넌스 원칙을 살펴봅니다. 이 과정에서는 클러스터 및 SQL warehouse를 포함하여 Unity Catalog 메타스토어 및 컴퓨팅 리소스 관리를 더욱 강조합니다. 마지막으로, 권한, 세분화된 액세스 및 데이터 개체를 관리하는 방법에 대해 학습하여 데이터 액세스 제어를 마스터합니다. 결국에는 효과적인 데이터 거버넌스를 구현하고, 컴퓨팅 리소스를 최적화하고, 강력한 데이터 보안 전략을 시행하기 위해 Unity Catalog를 관리하는 데 필수적인 기술을 갖추게 됩니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks Workspace 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

Languages Available: English | 한국어

Free
2h
instructor-led
Onboarding

Questions?

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