Introduction to Apache Spark™ - Korean

이 과정은 분산 아키텍처와 대규모 데이터 처리를 위한 실제 응용 프로그램에 중점을 두고 Apache Spark™에 대한 필수 지식을 제공합니다. 참가자는 프로그래밍 프레임워크를 탐색하고 Spark DataFrame API를 배우며 Python 기반 Spark 워크플로를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 변환하는 기술을 개발하십시오.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 기본 프로그래밍 지식

- Python에 대한 기본적인 친숙함

- SQL 쿼리(SELECT, JOIN, GROUP BY)에 대한 기본적인 이해

- 데이터 처리 개념에 대한 지식

- 사전 Spark 또는 Databricks 경험이 필요하지 않음

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Machine Learning Model Deployment - Korean

이 과정은 세 가지 기본 머신 러닝 배포 전략을 소개하고 각 전략의 Databricks 구현을 설명하기 위해 설계되었습니다. 모델 배포의 기본 사항을 살펴본 후 이 과정에서는 배치 추론을 자세히 살펴보고 고려 사항과 함께 성능 최적화에 대한 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하기 위한 실습 데모 및 실습을 제공합니다. 과정의 두 번째 부분에서는 파이프라인 배포를 포괄적으로 다루고 마지막 부분에서는 실시간 배포에 중점을 둡니다. 참가자는 실습 시연 및 실습에 참여하여 Model Serving가 있는 모델을 배포하고 실시간 추론을 위해 엔드포인트를 활용합니다.

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AI/BI for Data Analysts - Korean

이 과정에서는 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족하기 위해 Databricks가 제공하는 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie. Databricks 데이터 애널리스트는 플랫폼 내에서 AI/BI 대시보드와 AI/BI Genie Spaces를 만들고, 이해 관계자와 필수 당사자가 이러한 자산에 액세스하는 것을 관리하고, 자산이 수명 동안 편집, 새로 고침 또는 폐기될 때 이러한 자산을 유지 관리하는 태스크를 맡게 됩니다. 이 과정에서는 참가자에게 비즈니스 통찰력을 위한 대시보드를 디자인하는 방법, 이를 공동 작업자 및 이해관계자와 공유하는 방법, 플랫폼 내에서 해당 자산을 유지하는 방법을 교육합니다. 참가자는 또한 Databricks Data Intelligence Engine을 기반으로 하는 AI/BI Genie Spaces를 활용하여 셀프 서비스 분석을 지원하는 방법을 배웁니다.

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Korean

이 과정에서는 다양한 소스에서 Databricks로 데이터를 수집하기 위한 확장 가능하고 간소화된 솔루션인 Lakeflow Connect에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 먼저 다양한 유형의 Lakeflow Connect 커넥터(표준 및 관리형)를 탐색하고 배치, 증분 배치 및 스트리밍 수집을 포함한 다양한 데이터 수집 기술을 알아봅니다. 또한 Delta 테이블 및 Medallion 아키텍처를 사용할 때의 주요 이점도 검토합니다.

다음으로, Lakeflow Connect 표준 커넥터를 사용하여 클라우드 객체 스토리지에서 데이터를 수집하기 위한 실용적인 기술을 개발합니다. 여기에는 CREATE TABLE AS SELECT(CTAS), COPY INTO 및 Auto Loader와 같은 방법을 사용하는 작업이 포함되며 각 방법의 이점과 고려 사항에 중점을 둡니다. 또한 Databricks Data Intelligence Platform로 수집하는 동안 브론즈 수준 테이블에 메타데이터 열을 추가하는 방법도 알아봅니다. 그런 다음 이 과정에서는 복구된 데이터 열을 사용하여 테이블 스키마와 일치하지 않는 레코드를 처리하는 방법과 이 데이터를 관리하고 분석하기 위한 전략을 다룹니다. 또한 반정형 JSON 데이터를 수집하고 평면화하는 기술을 살펴봅니다.

그런 다음 Lakeflow Connect 관리형 커넥터를 사용하여 엔터프라이즈급 데이터 수집을 수행하여 데이터베이스 및 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션에서 데이터를 가져오는 방법을 살펴봅니다. 또한 이 과정에서는 파트너 도구를 수집 워크플로우에 통합하기 위한 옵션으로 Partner Connect를 소개합니다.

마지막으로, 이 과정은 MERGE INTO 작업 및 Databricks Marketplace 활용을 포함한 대체 수집 전략으로 마무리하여 최신 데이터 엔지니어링 사용 사례를 지원할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.

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