Data Analysis with Databricks for Finance 교육 과정

Azure Databricks는 Apache Spark와 Microsoft Azure 에코시스템을 사용하여 빅데이터 분석 및 머신러닝을 지원하는 클라우드 기반 협업 플랫폼입니다.

이 인스트럭터가 주도하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 Azure Databricks를 사용하여 금융 사례에 맞게 머신러닝 모델을 설계, 구축 및 배포하고자 하는 중급 데이터 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure Databricks에서 금융 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하고 학습합니다.
• MLflow를 사용하여 실험을 추적하고, 모델을 관리하며, 솔루션을 배포합니다.
• 금융에서 이상 탐지, 위험 평가 또는 동향 예측에 모델을 적용합니다.
• 지속적인 평가를 위해 머신러닝 모델을 확장 가능한 파이프라인으로 통합합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제 풀이.
• 라이브랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 의뢰해 주십시오.

이 강사 주도, 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Databricks을 사용하여 데이터 분석 솔루션을 설정, 배포, 관리하고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Databricks를 설치하고 구성합니다.
• Databricks와 Apache Spark가 어떻게 함께 작동하는지 이해합니다.
• Databricks에서 데이터를 로드하고 변환하는 방법을 배웁니다.

Databricks Lakehouse is a unified data and AI platform that combines data engineering, data science, and analytics on a single, scalable foundation.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level data engineers and analytics practitioners who wish to gain end-to-end, production-ready skills in data engineering using Databricks, Apache Spark, orchestration, and downstream visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and implement scalable ETL/ELT pipelines on the Databricks Lakehouse platform.
• Use Spark and advanced SQL effectively for large-scale data processing and optimization.
• Build, train, and deploy models using Big Data ML patterns and Databricks tooling.
• Implement data modeling and ingestion patterns aligned with analytics and reporting needs.
• Automate workflows with Airflow/Astronomer and operationalize with Git-based CI/CD.
• Create production-grade dashboards and visualizations using Tableau connected to Databricks.
• Deliver a customized capstone project demonstrating an end-to-end Lakehouse solution.

Format of the Course

• Theoretical lectures with focused daily topics and reading.
• Extensive hands-on labs in Databricks and cloud environments.
• Weekly practical assessments and certification badge preparation.
• Guided project work with instructor mentorship and peer reviews.
• Final customized capstone project and presentation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.