After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
레이크하우스의 힘을 배워보세요 오늘날처럼 데이터로 가득한 세상에서는 최대한 데이터 중심적으로 일할 수 있게 해주는 도구가 필요합니다. 이 강의는 Databricks Lakehouse Platform이 데이터 프로세스를 위한 단일하고 확장 가능하며 뛰어난 성능의 플랫폼을 어떻게 제공하는지 처음부터 끝까지 안내합니다. 실제 데이터세트를 다루면서 Databricks 플랫폼에서 다양한 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 강의를 시작하면 Databricks 플랫폼을 관리하는 방법과 환경을 안전하게 설정하는 방법을 배우게 됩니다.
확장 가능한 데이터 엔지니어링 실습 문제 작업 공간을 설정한 후, Databricks를 사용해 강력한 데이터 파이프라인을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 메달리온 아키텍처에서 데이터세트에 다양한 변환을 적용하여 Bronze에서 Silver로, سپس Gold로 이동시킵니다. Databricks 클러스터가 즉시 사용할 수 있는 컴퓨팅 성능과 확장성을 제공하는 방법을 배우게 됩니다. 전체 데이터 파이프라인을 자동화하기 위해 엔드투엔드 Databricks 워크플로를 설정하게 됩니다.
레이크하우스를 데이터 웨어하우스로 활용하세요 레이크하우스 아키텍처의 핵심은 전통적인 데이터 웨어하우스처럼 데이터 스토리지를 쿼리할 수 있다는 점입니다. 이 섹션에서는 Databricks SQL이 데이터 레이크 위에서 원하는 데이터 웨어하우징 성능을 제공하는 방법을 배우게 됩니다. 표준 ANSI SQL을 사용해 쿼리를 만드는 방법을 배우고, 그 결과를 활용해 전체 데이터세트를 대상으로 임시 대시보드를 만드는 방법을 익히게 됩니다.
거버넌스가 적용된 데이터 과학 및 머신 러닝을 구현하세요 마지막으로, Databricks가 데이터 과학 및 머신 러닝 활용 사례를 위한 완전한 도구 세트를 어떻게 제공하는지 배우게 됩니다. 통합된 MLFlow 프레임워크를 사용하여 MLOps에서 모델을 추적하고 평가하는 방법을 배우게 됩니다. Feature Store와 Model Registry가 프로덕션 수준의 머신러닝 모델을 만드는 과정을 어떻게 간소화하는지 배우게 됩니다. 마지막으로, 내장된 모델 서빙 기능을 사용해 모델을 배포하고 모니터링하는 방법을 배우게 됩니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Databricks에 오신 것을 환영합니다
클라우드 데이터 전략을 위한 새로운 레이크하우스 패러다임과 Databricks Lakehouse 플랫폼이 데이터 아키텍처를 어떻게 현대화하는지 알아보세요. Databricks 플랫폼의 핵심 구성 요소와 이들이 어떻게 유기적으로 연결되는지 이해합니다.
- Databricks Lakehouse 플랫폼 소개50 XP
- 왜 Lakehouse를 선택할까요?50 XP
- Databricks 레이크하우스의 이점50 XP
- 아키텍처 결정100 XP
- Databricks Lakehouse 플랫폼의 핵심 기능50 XP
- Why Delta?50 XP
- 다양한 페르소나를 위한 Databricks50 XP
- 각 데이터 페르소나의 기능100 XP
- Databricks 작업 영역 관리하기50 XP
- 사용자 관리 및 추가50 XP
- Databricks 워크스페이스 설정 예시50 XP
- Control Plane vs. Data Plane50 XP
- Databricks 작업 영역 구성하기100 XP
2
데이터 엔지니어링
Databricks 기능을 사용해 데이터를 처리, 변환, 정제하는 방법을 배웁니다. Delta 저장 형식, Delta Live Tables, Workflows 등의 기능을 함께 활용해 엔드 투 엔드 데이터 파이프라인을 구성하는 방법을 실습해 보세요.
3
Databricks SQL과 데이터 웨어하우징
Business Intelligence(BI) 활용 사례를 위한 데이터 웨어하우징 솔루션으로 Databricks Lakehouse 플랫폼을 사용해 보세요. Databricks에 내장된 SQL 최적화 기능을 활용해 데이터에 대한 쿼리와 대시보드를 생성합니다.
4
대규모 애플리케이션과 Machine Learning을 위한 Databricks
관리형 MLFlow로 Databricks에서 Machine Learning 파이프라인을 관리하세요. Feature Store, Model Registry, Model Serving Endpoints를 통해 모델 개발 라이프사이클을 처음부터 끝까지 따라가며 레이크하우스에서 견고한 MLOps 플랫폼을 구축합니다.
R
Databricks 개념
코스
완료
