Machine Learning at Scale - Korean
이 과정에서는 Apache Spark의 아키텍처와 Databricks 내 머신 러닝 워크로드에 대한 적용에 관한 이론적·실무적 지식을 습득합니다. 데이터 준비, 모델 학습 및 배포에 Spark를 활용하는 시점을 학습하는 동시에, Spark ML 및 Spark 기반 Pandas APIs에 대한 실습 경험을 쌓습니다. 이 과정에서는 하이퍼파라미터 튜닝 및 Spark를 활용한 Optuna 스케일링과 같은 고급 개념을 소개합니다. 또한 포괄적인 모델 패키징 및 거버넌스를 위해 어소시에이트 과정에서 소개된 MLflow 및 Unity Catalog와 같은 기능과 개념을 활용합니다.
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.
이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 운영(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 운영, Git에서 리포지토리 가져오기)에 대한 이해
• Pandas, NumPy 등 데이터 조작 라이브러리 및 Scikit-Learn 등 머신 러닝 프레임워크를 포함한 Python 중급 프로그래밍 경험
• DataFrames, 변환, 분산 데이터 처리를 위한 액션 등 Apache Spark 및 PySpark 기본 지식
• 모델 학습, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝, 배포 워크플로우를 포함한 머신 러닝 개념에 대한 이해
• 테이블 생성, 업데이트 수행, 파일 최적화, 시간 여행 기능 등 Delta Lake 운영에 대한 중급 경험
• 실험 추적, 모델 로깅, Model Registry 운영을 위한 MLflow 기본 이해
• 클러스터 아키텍처, 병렬화, 확장성 고려 사항 등 분산 컴퓨팅 개념에 대한 이해
• Spark 환경 내 데이터 쿼리 및 조작을 위한 SQL 기본 지식
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