Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Korean

이 과정에서 Apache Spark를 사용하여 스트림 처리 및 분석의 기본 사항을 알아보세요.™ 스트림 처리 기본 사항에 대한 확실한 이해를 얻고 Spark Structured Streaming API를 사용하여 애플리케이션을 개발합니다. 스트림 집계 및 창 분석과 같은 고급 기술을 탐색하여 실시간 데이터를 효율적으로 처리하세요. 이 과정에서는 동적 데이터 환경을 위한 확장 가능하고 장애에 강한 스트리밍 애플리케이션을 만드는 기술을 습득합니다.

Languages Available: English | 日本語 |한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 기본 프로그래밍 지식

- Python에 대한 지식

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

- 데이터 처리 개념에 대한 익숙함

- Spark 또는 Databricks 관련 애플리케이션 개발 경험이 필요합니다.

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Apache Spark Developer

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.

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Machine Learning Practitioner

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.