본문으로 바로가기

강의

Databricks 개념

기초기술 수준

업데이트됨 2025. 2.

Databricks Lakehouse의 강점을 배우고, 데이터 엔지니어링과 머신러닝 역량을 확장하십시오.

무료로 강의 시작

DatabricksData Engineering4시간19 동영상60 연습 문제3,900 XP21,508성취 증명서

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

2명 이상을 교육하시나요?

DataCamp for Business 체험

강의 설명

이 강의는 Databricks Lakehouse Platform이 데이터 프로세스를 위해 단일하고 확장 가능하며 뛰어난 성능의 플랫폼을 제공하는 방식을 처음부터 끝까지 안내합니다. 실무 데이터셋을 다루면서 Databricks 플랫폼에서 다양한 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 강의 전반에 걸쳐 Databricks Lakehouse 플랫폼의 여러 기능을 학습하고 실습하며, 이를 다양한 데이터 활용 사례에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴봅니다.

선수 조건

Intermediate SQL Understanding Data Engineering Understanding Machine Learning

1

Welcome to Databricks

Learn about the new lakehouse paradigm for your cloud data strategy and how the Databricks Lakehouse platform can modernize your data architecture. Understand the foundational components of the Databricks platform and how they all fit together.

Introduction to the Databricks Lakehouse Platform

Why pick a Lakehouse?

Benefits of the Databricks Lakehouse

Architectural Decisions

Core features of the Databricks Lakehouse Platform

Databricks for different personas

Capabilities for each data persona

Administering a Databricks workspace

Managing and adding users

Setting up a Databricks workspace example

Control Plane vs. Data Plane

Configure your Databricks workspace

2

Data Engineering

Learn how to process, transform, and clean your data using Databricks functionality. Practice using capabilities such as the Delta storage format, Delta Live Tables, and Workflows together to create an end-to-end data pipeline.

Getting started with Databricks

Data Explorer capabilities

Setting up a notebook

Cluster configurations

Data Engineering foundations in Databricks

Reading from a database

Write an external table

Data transformations in Databricks

Loading in hosted files

Selecting the right language

Data pipeline steps

Data orchestration in Databricks

Possible automations in Databricks

Benefits of Delta Live Tables

End-to-end data pipeline example in Databricks

Data pipeline steps

3

Databricks SQL and Data Warehousing

Use the Databricks Lakehouse platform as your data warehousing solution for your Business Intelligence (BI) use cases. Use the built-in SQL-optimized capabilities within Databricks to create queries and dashboards on your data.

Overview of Databricks SQL

Benefits of Databricks SQL

Databricks SQL in the data workflow

Databricks SQL vs. other databases

Getting started with Databricks SQL

Choosing your SQL warehouse

SQL Editor vs. notebooks

Creating the usSales table

Databricks SQL queries and dashboards

Understanding Databricks SQL assets

Using parameters in queries

Creating a Databricks SQL Dashboard

Create a user review query

4

Databricks for Large-scale Applications and Machine Learning

Use Databricks to manage your Machine Learning pipelines with managed MLFlow. Follow the model development lifecycle from end-to-end with the Feature Store, Model Registry, and Model Serving Endpoints to create a robust MLOps platform in the lakehouse.

Overview of Lakehouse AI

Lakehouse benefits to ML

MLOps tasks in Databricks

Using Databricks for machine learning

EDA in Databricks

Why the ML Runtime?

Exploring data in a notebook

Model training with MLFlow in Databricks

Single node vs. multi node ML

Databricks for citizen data scientists

Using MLFlow for Tracking

Deploying a model in Databricks

Models and the Model Registry

Why Databricks for model deployment?

Example end-to-end machine learning pipeline

End-to-end ML pipeline

Databricks 개념

강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 자격증을 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요지금 등록

19백만 명 이상의 학습자와 함께 Databricks 개념을(를) 시작하세요!

무료 계정을 만드세요

또는

계속 진행하시면 당사의 이용약관, 개인정보처리방침 및 귀하의 데이터가 미국에 저장되는 것에 동의하시는 것입니다.

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.