Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean

The Data Lakehouse For Dummies를 기반으로 한 개념 수준의 과정입니다. 학습자가 "레이크하우스가 무엇인지 잘 모르는" 상태에서 레이크하우스 아키텍처와 그 기반 기술에 대해 실질적인 대화를 나눌 수 있는 수준으로 나아갈 수 있도록 합니다. 레거시 아키텍처의 한계, 레이크하우스의 정의, 핵심 기술, 그리고 Databricks에서 데이터 인텔리전스와 통합 워크로드를 가능하게 하는 방법을 다룹니다.

이 강의에서는 Databricks Genie라는 대화형 분석 도구를 소개합니다. 이 도구를 사용하면 조직의 데이터에 대해 일상 언어로 질문을 하고, 관리되고 안전한 답변을 받을 수 있습니다. Genie Space가 무엇인지, 데이터가 어떻게 안전하게 보호되는지, 그리고 최상의 결과를 얻기 위한 모범 사례를 배우게 됩니다. 강의는 비즈니스 문제를 조사하며 경쟁하는 실습 게임을 통해 마무리됩니다.

이 코스에서는 데이터 분석가가 Databricks에서 AI/BI Dashboards를 설계, 구축, 게시 및 운영하는 방법을 배웁니다. AI/BI Dashboards는 거버넌스가 적용된 Unity Catalog 데이터를 대화형 시각화, 필터, Genie 통합과 결합하여, 비즈니스 사용자가 코드를 작성하지 않고도 답을 탐색할 수 있게 합니다.

이 코스는 하나의 엔드 투 엔드 구축을 따라 진행됩니다. Unity Catalog의 소스 테이블에서 시작하여, 게시되고 모니터링되는 여러 페이지 대시보드로 마무리합니다. 그 과정에서 대시보드가 더 넓은 Databricks AI/BI 제품군에서 어떻게 자리매김하는지, 그리고 Genie, 데이터 세트, 시각화, 필터가 각각 워크플로의 어디에 들어맞는지 배웁니다.

다루는 내용은 다음과 같습니다.

• AI/BI Dashboards의 기초와, 그것이 Genie 및 Databricks 플랫폼의 나머지 요소와 어떻게 관련되는지.

• Unity Catalog에서 소스 데이터를 탐색하고 SQL로 재사용 가능한 대시보드 데이터 세트를 설계하기.

• 시각화(KPI, 추세, 세부 분석) 작성 및 깔끔한 여러 페이지 대시보드 구성.

• Genie Code를 사용하여 자연어 프롬프트로부터 SQL, 차트, 필터의 초안을 작성하기.

• 필터를 추가하여 대시보드를 대화형으로 만들고 보는 사람의 질문에 응답하도록 하기.

• 적절한 사람이 대시보드를 보고 편집할 수 있도록 게시, 공유, 권한 관리하기.

• 예약된 새로 고침, 캐싱, 사용량 모니터링과 함께 대시보드를 프로덕션에서 운영하기.

코스를 마칠 무렵에는 비즈니스 질문에서 출발하여, 이를 뒷받침하는 데이터 세트를 설계하고, 완성도 높은 대시보드를 구축하며, 올바른 권한과 정확성을 유지하는 새로 고침 전략과 함께 대상에게 제공할 수 있게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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