Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks
강좌 개요
Azure Databricks에서 데이터 과학을 수행하는 이 강좌는 Apache Spark의 힘을 활용하여 클라우드에서 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 배우는 기회를 제공합니다. 전체 다섯 개 강좌로 이루어진 프로그램의 네 번째 강좌로, DP-100: Azure에서 데이터 과학 솔루션 설계 및 구현 인증 시험을 준비하는 데 필요한 지식을 제공합니다.
강좌 내용
강좌는 여러 모듈로 나뉘어져 있으며, 각 모듈은 사용자가 데이터 과학에 필요한 기술을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
- Azure Databricks 소개: Azure Databricks의 기능과 Apache Spark 노트를 사용하여 대용량 파일을 처리하는 방법에 대해 배우며, Spark 클러스터와 Spark Job의 아키텍처에 대한 이해를 깊게 할 수 있습니다.
- Azure Databricks에서 데이터 작업하기: 데이터의 읽기, 쓰기, 쿼리 수행 등 일상적인 데이터 처리 작업을 배우고, 다양한 소스로부터 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 기술을 익힙니다.
- Azure Databricks에서 데이터 처리하기: 사용자 정의 함수(User-Defined Function, UDF)를 작성하고, Delta Lake를 사용하여 데이터베이스 작업을 수행하는 방법에 대해 학습합니다.
- 데이터 과학 및 머신 러닝 시작하기: PySpark의 머신 러닝 패키지를 사용하여 데이터 분석 및 모델 훈련 방법을 익힙니다.
- 머신 러닝 라이프사이클 관리: MLflow를 사용하여 머신 러닝 실험을 추적하고, 하이퍼파라미터 조정 및 모델 선택을 배우는 모듈입니다.
- 분산 신경망 훈련 및 모델 제공: Uber의 Horovod 프레임워크를 사용하여 Apache Parquet 형식의 데이터셋으로 Spark에서 분산 심층 학습 훈련 작업을 실행하는 방법을 배웁니다.
강좌 추천 이유
이 강좌는 실제 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 깊게 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. Azure Databricks 플랫폼의 모든 기능을 활용하여, 데이터 과학의 복잡한 작업을 클라우드에서 손쉽게 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다. DP-100 시험 준비를 원하시는 분들께 특히 추천드립니다.
결론
Azure Databricks로 데이터 과학을 수행하는 이 강좌는 클라우드 기반 데이터 분석에 대한 귀중한 지식을 제공하므로 데이터 과학 분야에서 진로를 원하시는 모든 분께 강력 추천드립니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/perform-data-science-with-azure-databricks