대한민국 Databricks 과정

Databricks는 Spark, Delta Lake 및 거버넌스(Unity Catalog)를 결합한 통합된 Lakehouse 플랫폼으로, 확장 가능한 데이터 엔지니어링과 분석 워크플로를 지원합니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(온라인 또는 현장)은 데이터 엔지니어링 배경을 가진 중급 수준의 기술 관리자를 대상으로, Databricks, Spark, Delta Lake, Unity Catalog 및 원시 워크플로를 사용하여 복잡한 절차형 OLAP 논리를 Lakehouse 아키텍처로 마이그레이션하는 방법을 학습할 수 있습니다.

이 트레이닝을 완료하면 참가자는 다음과 같이 할 수 있게 됩니다:

• Lakehouse 아키텍처와 Bronze→Silver→Gold (Medallion) 패턴을 설명할 수 있습니다.
• 저장 프로시저 논리를 Spark DataFrame 및 노트북 구현으로 변환할 수 있습니다.
• Delta Lake를 사용하여 증분 흡수, 병합, 최적화 루틴을 설계하고 구현할 수 있습니다.
• Databricks 워크플로, 버전 관리, 테스트 및 거버넌스를 사용하여 전체적인 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

강의 형식

• 집중적으로 진행되는 강사 주도 세션으로, 구체적인 설명과 시연이 포함됩니다.
• 대표적인 데이터셋과 마이그레이션 연습을 사용한 매일의 실습.
• 안내된 코드 리뷰, 성능 최적화 클리닉 및 워크플로 오케스트레이션 연습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의는 귀사의 환경, 데이터셋 및 거버넌스 요구 사항에 맞게 조정될 수 있습니다. 맞춤 설정을 원하시면 저희에게 문의해 주세요.

Databricks Lakehouse는 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 분석을 단일 확장 가능한 기반에서 결합한 통합 데이터 및 AI 플랫폼입니다.

이 강사는 데이터 엔지니어링을 사용하여 Databricks, Apache Spark, 오케스트레이션, 그리고 하류 시각화에서 중간 수준부터 고급 수준까지의 데이터 엔지니어와 분석 전문가들이 참여할 수 있는 온라인 또는 오프라인 라이브 교육 과정입니다. 생산 환경에서 사용할 수 있는 종합적인 기술력을 갖추기 위함입니다.

이 교육을 마치면 참가자들이 할 수 있는 것들은 다음과 같습니다:

• Databricks Lakehouse 플랫폼에서 확장 가능한 ETL/ELT 파이프라인을 설계하고 구현합니다.
• 대규모 데이터 처리와 최적화에 Spark와 고급 SQL을 효과적으로 사용합니다.
• Big Data ML 패턴과 Databricks 도구를 사용하여 모델을 구축, 학습, 배포합니다.
• 분석 및 보고 요구 사항에 맞게 데이터 모델링 및 수집 패턴을 구현합니다.
• Airflow/Astronomer를 사용하여 워크플로우를 자동화하고 Git 기반 CI/CD로 운영합니다.
• Databricks에 연결된 Tableau를 사용하여 생산급 대시보드와 시각화를 만듭니다.
• 종합적인 Lakehouse 솔루션을 보여주는 맞춤형 최종 프로젝트를 제공합니다.

교육의 형식

• 집중된 일일 주제와 읽기 자료를 포함한 이론 강의
• Databricks 및 클라우드 환경에서 광범위한 실습 랩
• 주간 실습 평가 및 인증 배지 준비
• 지도자 멘토링과 동료 검토가 포함된 프로젝트 작업
• 최종 맞춤형 종합 프로젝트 및 발표

교육 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주세요.

Azure Databricks는 Microsoft Azure 생태계를 활용하여 대규모 데이터 분석과 머신 러닝을 지원하는 클라우드 기반 협업 플랫폼입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터 전문가를 대상으로 Azure Databricks를 사용하여 금융용 머신 러닝 모델을 설계, 구축, 배포하는 방법을 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Azure Databricks에서 금융 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하고 학습합니다.
• MLflow를 사용하여 실험을 추적하고, 모델을 관리하며, 솔루션을 배포합니다.
• 모델을 적용하여 이상 징후를 감지하거나, 위험을 평가하거나, 금융 트렌드를 예측합니다.
• 지속적인 평가를 위해 ML 모델을 확장 가능한 파이프라인에 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 실험 환경에서 실제 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하시려면 문의해 주세요.

Databricks는 대규모 데이터와 머신러닝을 위한 협업 환경을 위한 통합 분석 플랫폼입니다.

이 강사는 금융 관련 시나리오에서 Databricks를 사용하여 대규모 데이터 분석을 수행하려는 초급에서 중급 수준의 데이터 분석가와 금융 전문가를 대상으로 하는 온라인 또는 현장 강의형 라이브 트레이닝입니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Databricks 노트북을 사용하여 금융 데이터셋을 쿼리하고 분석합니다.
• 보고서와 인사이트를 위한 원시 금융 데이터를 정리하고 변환합니다.
• 성과 추적을 위한 대시보드와 시각화를 만듭니다.
• 공유 노트북에서 팀원과 실시간으로 협업합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 연습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 안내해 주시기 바랍니다.

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.