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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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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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Free
2h
Associate

Questions?

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