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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Generative AI Solution Development - Korean

이 과정은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 가장 인기 있는 최신 프레임워크로 LLM 중심 애플리케이션을 구축하고자 하는 기타 데이터 실무자를 대상으로 합니다. 이 과정에서는 Hugging Face를 사용하여 일반 LLM 애플리케이션을 구축하고, 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 개발하고, LangChain을 사용하여 다단계 추론 파이프라인을 생성하고, 특정 작업에 대해 LLM을 파인튜닝(Fine-tune)하고, LLM 사용에 대한 사회적 고려 사항을 평가 및 해결합니다. 그리고, LLMOps 모범 사례를 활용하여 대규모로 모델을 배포하는 방법을 학습합니다.

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Apache Spark Developer

Apache Spark™ Programming with Databricks - Korean

이 과정은 Databricks를 사용하여 Apache Spark 프로그래밍을 배우기 위한 적절한 시작점 역할을 합니다.

아래에서는 이 과정에 포함된 4개의 4시간짜리 모듈을 각각 설명합니다.

Introduction to Apache Spark

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.

Developing Applications with Apache Spark

이 실습 과정에서 Apache Spark로 확장 가능한 데이터 처리를 마스터하세요. Spark의 DataFrame API를 사용하여 효율적인 ETL 파이프라인을 구축하고, 고급 분석을 수행하며, 분산 데이터 변환을 최적화하는 방법을 알아보세요. 그룹화, 집계, 조인, 집합 연산 및 창 함수를 살펴봅니다. 배열, 맵, 구조체와 같은 복잡한 데이터 유형으로 작업하면서 성능 최적화를 위한 모범 사례를 적용하세요.

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

이 과정에서는 안전한 데이터 거버넌스, 액세스 제어 및 계보 추적을 위한 Unity Catalog에 중점을 두고 확장 가능한 데이터 워크플로를 위한 레이크하우스 아키텍처 및 메달리온 설계를 살펴봅니다. 커리큘럼에는 Delta Lake를 사용하여 신뢰할 수 있는 ACID 호환 파이프라인 구축이 포함됩니다. 파티셔닝, 캐싱, 쿼리 튜닝과 같은 Spark 최적화 기술을 살펴보고 실제 문제를 해결하기 위한 효율적인 데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 성능 모니터링, 문제 해결 및 모범 사례를 배웁니다.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Apache Spark Developer