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.

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Skill Level

Onboarding

Duration

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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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정에서는 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 살펴봅니다. 이 과정은 핵심 DevOps, DataOps, continuous integration (CI), continuous deployment (CD) 및 테스트에 대한 개요부터 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 어떻게 적용할 수 있는지 알아봅니다.

그런 다음 이 과정은 CI/CD 프로세스 내에서 지속적 배포에 초점을 맞추고 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles (DAB)에 대해 알아보고 이것이 CI/CD 프로세스에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다. Databricks Asset Bundles의 핵심 구성 요소, 폴더 구조 및 이를 통해 다양한 대상 환경에서 배포를 간소화하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 또한 Databricks CLI를 사용하여 다양한 구성의 여러 환경에서 Databricks Asset Bundles를 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법도 알아봅니다.

마지막으로, 이 과정에서는 Databricks Asset Bundles를 로컬에서 빌드, 테스트 및 배포하여 개발 프로세스를 최적화하기 위한 대화형 개발 환경(IDE)인 Visual Studio Code를 소개합니다. 이 과정은 Databricks Asset Bundles를 사용하여 CI/CD 워크플로를 개선하기 위해 GitHub Actions를 사용하여 배포 파이프라인을 자동화하는 방법을 소개하면서 마무리됩니다.

이 과정을 마치면 Databricks Asset Bundles를 사용하여 Databricks 프로젝트 배포를 자동화하고 DevOps 방식을 통해 효율성을 개선할 수 있습니다.

참고: 이 강좌는 ‘Databricks을 사용한 고급 데이터 엔지니어링’ 시리즈의 네 번째 강좌입니다.

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Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks를 사용하여 작업하는 데이터 엔지니어를 위해 특별히 설계된 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례와 DevOps 원칙을 살펴봅니다. 참가자는 코드 품질, 버전 제어, 문서화, 테스트와 같은 핵심 주제에 대한 강력한 기반을 구축하게 됩니다. 이 과정에서는 DevOps를 강조하여 핵심 구성 요소, 이점, 데이터 엔지니어링 워크플로 최적화에서 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)의 역할에 대해 다룹니다.

PySpark에서 모듈성 원칙을 적용하여 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 효율적으로 코드를 구성하는 방법을 학습합니다. 실습 경험에는 pytest 프레임워크를 사용하여 PySpark 함수에 대한 단위 테스트를 설계하고 구현하는 것과 DLT 및 Workflows를 사용하여 Databricks 데이터 파이프라인에 대한 통합 테스트를 수행하여 안정성을 보장하는 것이 포함됩니다.

또한 이 과정에서는 Databricks Git 폴더를 사용하여 지속적인 통합 관행을 통합하는 것을 포함하여 Databricks 내에서 필수적인 Git 작업도 다룹니다. 마지막으로 REST API, CLI, SDK, Databricks Asset Bundles(DAB) 등 Databricks 자산에 대한 다양한 배포 방법을 간략하게 살펴보고 파이프라인을 배포하고 관리하는 기술에 대한 지식을 얻습니다.

과정을 마치면 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 모범 사례에 능숙해져서 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.

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Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Korean

이 과정에서는 AI/BI를 사용하여 회사의 Databricks Data Intelligence Platform에서 비즈니스 인사이트를 셀프 서비스하는 방법을 배웁니다. 플랫폼의 기본 구성 요소를 살펴본 후에는 미리 생성된 AI/BI 대시보드와 상호 작용하여 기존 차트와 시각화를 통해 회사 데이터를 탐색하는 방법을 배우게 될 것입니다. 또한 AI/BI Genie를 사용하여 자연어로 후속 질문을 함으로써 대시보드를 뛰어넘는 방법을 배우게 됩니다. 새로운 인사이트를 직접 얻고 시각화를 만들어 동료들과 공유할 수 있습니다.

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