Machine Learning with Databricks - Korean
'Databricks를 활용한 머신러닝' 과정에 오신 것을 환영합니다!
이 과정은 Databricks 환경에서 머신러닝 워크플로를 완벽하게 마스터하기 위한 여러분의 입문서가 되어 줄 것입니다. 전문 강사진의 지도 아래 데이터 준비, 모델 개발, 배포 및 운영에 이르는 전 과정을 깊이 있게 탐구해 보세요. Databricks에 최적화된 데이터 탐색, 모델 훈련, 그리고 배포 전략에 필요한 핵심 기술을 습득하게 됩니다. 과정을 마치면 Databricks platform 내에서 전체 머신러닝 수명 주기를 주도적으로 관리할 수 있는 지식과 자신감을 갖추게 되며, 이를 바탕으로 견고한 머신러닝 솔루션을 효율적으로 구축하고 배포할 수 있게 될 것입니다.
머신러닝을 위한 데이터 준비
이 과정은 Databricks를 활용하여 머신러닝용 데이터를 준비하는 데 필요한 기초 지식에 중점을 둡니다. 참가자들은 전통적인 머신러닝 애플리케이션에 맞춰 데이터를 탐색, 정제 및 조직화하는 데 필요한 핵심 기술을 배우게 됩니다. 주요 주제로는 데이터 시각화, 특성 엔지니어링, 그리고 최적의 피처 저장 전략 등이 포함됩니다. 실습 과제를 통해 참가자들은 Databricks 환경 내에서 머신러닝용 데이터 세트를 효율적으로 준비하는 실무 경험을 쌓게 됩니다. 이 과정은 주니어급 데이터 과학자 및 머신러닝 실무자, 그리고 데이터 준비 역량을 강화하여 성공적인 머신러닝 모델 배포를 위한 탄탄한 기초를 다지고자 하는 분들을 위해 설계되었습니다.
머신러닝 모델 개발
이 종합 과정은 Databricks 환경에서 전통적인 머신러닝 모델을 개발하기 위한 실용적인 가이드를 제공하며, 널리 사용되는 ML 라이브러리를 활용한 실습 시연과 워크플로에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks의 강력한 기능을 활용하여 회귀(Regression) 및 군집화(Clustering)를 포함한 주요 ML 기법들을 탐구하게 됩니다. 과정 내용은 모델 추적을 위한 MLflow 연동, 피처 관리를 위한 Databricks 특성 저장소, 그리고 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 Optuna 활용법 등을 포괄합니다. 또한, Databricks AutoML을 활용하여 모델 훈련 속도를 가속화하는 방법도 배우게 됩니다. 과정을 마치면 학습자들은 Databricks 환경에서 머신러닝 모델을 효율적으로 개발, 최적화 및 배포하는 데 필요한 실전적이고 실무 중심적인 기술을 갖추게 될 것입니다.
머신러닝 모델 배포
이 과정은 세 가지 주요 머신러닝 배포 전략을 소개하고, Databricks 환경에서 각 전략을 실제로 구현하는 방법을 보여주기 위해 설계되었습니다. 모델 배포의 기초 원리를 탐구한 후, 과정은 배치 추론(Batch Inference) 분야로 심층적으로 들어갑니다. 배치 추론 시나리오에서 모델을 활용하는 방법에 대한 실습 시연과 랩(Lab) 실습을 제공하며, 성능 최적화를 위한 고려 사항들도 함께 다룹니다. 과정의 두 번째 파트에서는 파이프라인 배포(Pipeline Deployment)에 대해 포괄적으로 다루며, 마지막 파트에서는 실시간 배포(Real-time Deployment)에 집중하여 학습을 진행합니다. 참가자들은 실습 시연 및 랩 세션에 참여하여, Model Serving을 활용해 모델을 배포하고 해당 서빙 엔드포인트를 이용해 실시간 추론을 수행하게 됩니다.
머신러닝 운영
본 과정은 MLOps 및 모델 수명 주기 관리에 중점을 두고, 머신러닝 모델 운영 전반을 심층적으로 탐구할 수 있도록 참가자들을 안내합니다. 과정의 초반부에서는 필수적인 MLOps 구성 요소와 모범 사례를 다루며, 참가자들이 머신러닝 모델을 효과적으로 운영 환경에 적용하는 데 필요한 탄탄한 기초를 다질 수 있도록 지원합니다. 후반부에서는 모델 수명 주기의 기본 원리를 상세히 살펴보고, Unity Catalog와 연계된 Model Registry를 활용하여 모델 수명 주기를 원활하게 관리하는 방법을 시연합니다. 과정을 마치게 되면, 참가자들은 MLOps 원리에 대한 실질적인 통찰력과 포괄적인 이해를 갖추게 되며, 복잡다단한 머신러닝 모델 운영 환경을 능숙하게 다룰 수 있는 역량을 확보하게 될 것입니다.
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
이 콘텐츠를 학습하기에 앞서, 최소한 다음 사항들에 익숙해야 합니다.
• 'Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding)' 과정을 수료했거나, Databricks 환경에서의 작업에 필요한 이에 준하는 기초 지식을 보유하고 있을 것.
• 데이터 준비 및 분석을 위한 Python 프로그래밍 중급 수준의 숙련도.
• 머신러닝 기초에 대한 기본적인 이해.
• Databricks 플랫폼 워크플로에 대한 친숙도.
• 데이터 형식 및 Lakehouse 개념에 대한 기초 지식.
• 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 기초 통계에 대한 기본적인 이해.
• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본적인 워크스페이스 작업(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 기능 활용, Git 리포지토리 가져오기 등)에 대한 친숙도.
• 데이터 조작 라이브러리(pandas, numpy) 및 API 활용(databricks-sdk, REST 엔드포인트)을 포함한 Python 프로그래밍 중급 수준의 경험.
• 실험 추적, 모델 로깅, 모델 레지스트리 작업 및 모델 버전 관리를 위한 MLflow에 대한 기초 지식.
• 모델 훈련, 평가, 배치 추론 및 실시간 배포 개념을 포함한 머신러닝 기초에 대한 이해.
• 데이터 거버넌스 및 모델 레지스트리 관리를 위한 Unity Catalog 활용 중급 수준의 경험.
• 피처 테이블, 피처 조회(lookup), 오프라인 및 온라인 피처 스토어를 포함한 피처 엔지니어링 개념에 대한 기본적인 친숙도.
• Delta Lake 작업(테이블 생성, 업데이트 수행, 파일 최적화, Liquid Clustering 등) 및 데이터 저장소 최적화 기법에 대한 이해.
• 분산 데이터 처리 및 사용자 정의 함수(UDF)를 위한 Apache Spark 및 PySpark에 대한 기초 지식.
• 머신러닝 및 MLflow 추적의 기본 개념에 대한 지식.
• Databricks 워크스페이스 및 노트북에 대한 친숙도.
• Python 프로그래밍 중급 수준의 지식.
Outline
機械学習のためのデータ準備
• データの管理と探索
• データ準備と特徴量エンジニアリング
• Feature Store
機械学習モデルの開発
• モデル開発のワークフロー
• ハイパーパラメータのチューニング
• AutoML
機械学習モデルのデプロイ
• モデルデプロイの基礎
• バッチデプロイ
• パイプラインデプロイ
• リアルタイムデプロイとオンラインストア
機械学習運用（MLOps）
• 最新のMLOps
• MLOpsソリューションの設計
• MLOpsソリューションの実装とモニタリング
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Jun 15 - 16 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $1500.00 |
Jul 06 - 07 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $1500.00 |
Jul 29 - 30 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | - | Korean | $1500.00 |
Public Class Registration
If your company has purchased success credits or has a learning subscription, please fill out the Training Request form. Otherwise, you can register below.
Private Class Request
If your company is interested in private training, please submit a request.
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