오픈 소스 클라우드 관리 플랫폼에 해당하는 OpenStack과 Commercial 공용 클라우드인 Azure과 닮은 점들을 여러 시각에서 살펴보는 내용을 담은 슬라이드입니다.
2017년 3월, Azure Saturday Live에 발표하였습니다
( URL: http://onoffmix.com/event/92063/ )
오픈 소스 클라우드 관리 플랫폼에 해당하는 OpenStack과 Commercial 공용 클라우드인 Azure과 닮은 점들을 여러 시각에서 살펴보는 내용을 담은 슬라이드입니다.
2017년 3월, Azure Saturday Live에 발표하였습니다
( URL: http://onoffmix.com/event/92063/ )
장소 : 미국 보스턴 Hynes Convention Center
일시 : 2017년 5월 6일 ~ 11일 (미국 동부 시각)
참가 인원 : 5000명 이상
참가 업체 : 1014개
참가국 : 63개국
세션 수 : 750여 개(이전 Summit 대비 약 250여 개 증가)
[AWS Summit Seoul 2017] 현재 많은 기업들이 기업 내에서 보유한 많은 인프라를 아마존 기반의 클라우드 환경으로 이관하고, 데이터센터와 클라우드를 연결한 후 시스템을 이관하는 것으로 요구하고 있습니다. 이 때 기존 시스템을 분석, 데이터 이관, 애플리케이션 이관 등의 복잡한 절차를 통해 시스템을 전환하게 됩니다.
본 발표에서는 그러한 복잡한 형태의 클라우드 이관 시 이를 분석, 전환할 수 있는 방법과 그에 대한 도구(AWS ISV 파트너 도구 및 신규 U2C 솔루션)를 소개하고 최적의 전환 방법을 설명합니다. 또한 르노삼성자동차 등의 실제 전환 고객 사례를 통해 DB 마이그레이션, 서버 마이그레이션에 대한 노하우를 들으실 수 있습니다.
<p>
[데브멘토 동영상]클라우드 컴퓨팅과 오픈소스1부(총2부)</p>
<p>
안재석PM/ KT종합기술원</p>
<p>
오픈소스를 기반으로 한 클라우드 플랫폼 기술개발 및 서비스 구축 업무 수행</p>
<p>
KT 종합기술원 기술개발실OSS Cloud Platform Project 마스터PM</p>
<p>
University of Texas at Austin 컴퓨터공학과 대학원 졸</p>
Session 3. 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML/IoT 플랫폼 - 베스핀글로벌 박플로 차장BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML 플랫폼에 대해 설명합니다.
효율적인 IT 운영을 위해 제조기업에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지 Microsoft Azure AI/ML의 이해와 활용 및 다양한 도입 시나리오를 제시합니다.
데이터 과학자를 위한 신규 인공지능 서비스 - 김대근, 이유동, AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 소성운, 카카오스타일 ...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 비즈니스 분석가와 프랙티셔너를 위한 신규 서비스뿐만 아니라, MLOps를 가속화할 수 있는 신규 인공지능 및 기계 학습 서비스들이 출시되었습니다. 본 강연에서는 Amazon SageMaker Studio Lab, Amazon SageMaker Inference Recommender, Amazon SageMaker Serverless Inference를 통해 데이터 과학자들이 완전 관리형 머신 러닝 스택에 익숙해지는 방법을 소개합니다.
장소 : 미국 보스턴 Hynes Convention Center
일시 : 2017년 5월 6일 ~ 11일 (미국 동부 시각)
참가 인원 : 5000명 이상
참가 업체 : 1014개
참가국 : 63개국
세션 수 : 750여 개(이전 Summit 대비 약 250여 개 증가)
[AWS Summit Seoul 2017] 현재 많은 기업들이 기업 내에서 보유한 많은 인프라를 아마존 기반의 클라우드 환경으로 이관하고, 데이터센터와 클라우드를 연결한 후 시스템을 이관하는 것으로 요구하고 있습니다. 이 때 기존 시스템을 분석, 데이터 이관, 애플리케이션 이관 등의 복잡한 절차를 통해 시스템을 전환하게 됩니다.
본 발표에서는 그러한 복잡한 형태의 클라우드 이관 시 이를 분석, 전환할 수 있는 방법과 그에 대한 도구(AWS ISV 파트너 도구 및 신규 U2C 솔루션)를 소개하고 최적의 전환 방법을 설명합니다. 또한 르노삼성자동차 등의 실제 전환 고객 사례를 통해 DB 마이그레이션, 서버 마이그레이션에 대한 노하우를 들으실 수 있습니다.
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[데브멘토 동영상]클라우드 컴퓨팅과 오픈소스1부(총2부)</p>
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안재석PM/ KT종합기술원</p>
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오픈소스를 기반으로 한 클라우드 플랫폼 기술개발 및 서비스 구축 업무 수행</p>
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KT 종합기술원 기술개발실OSS Cloud Platform Project 마스터PM</p>
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University of Texas at Austin 컴퓨터공학과 대학원 졸</p>
Session 3. 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML/IoT 플랫폼 - 베스핀글로벌 박플로 차장BESPIN GLOBAL
제조 기업을 위해 SCM(supply chain management, 선진 공급망 관리) 솔루션과 클라우드로의 디지털 드랜스포메이션을 실제 도입 케이스를 통한 실용적인 도입 방안과 효과를 공유합니다.
이번 세션에서는 제조업의 미래를 바꾸는 Microsoft Azure AI/ML 플랫폼에 대해 설명합니다.
효율적인 IT 운영을 위해 제조기업에서 인공지능을 어떻게 활용할 수 있을지 Microsoft Azure AI/ML의 이해와 활용 및 다양한 도입 시나리오를 제시합니다.
데이터 과학자를 위한 신규 인공지능 서비스 - 김대근, 이유동, AWS AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트 / 소성운, 카카오스타일 ...Amazon Web Services Korea
AWS re:Invent에서는 비즈니스 분석가와 프랙티셔너를 위한 신규 서비스뿐만 아니라, MLOps를 가속화할 수 있는 신규 인공지능 및 기계 학습 서비스들이 출시되었습니다. 본 강연에서는 Amazon SageMaker Studio Lab, Amazon SageMaker Inference Recommender, Amazon SageMaker Serverless Inference를 통해 데이터 과학자들이 완전 관리형 머신 러닝 스택에 익숙해지는 방법을 소개합니다.
[AWS Innovate 온라인 컨퍼런스] 수백만 사용자 대상 기계 학습 서비스를 위한 확장 비법 - 윤석찬, AWS 테크 에반젤리스트Amazon Web Services Korea
발표자료 다시보기: https://youtu.be/RYzviz-uOCU
기계 학습은 이제 개발자에게 필수 기술셋이 되었습니다. 본 세션에서는 AWS의 다양한 인공 지능 서비스를 활용하여 개발자들이 기계 학습을 처음 접하는 시점부터 혼자서 공부하는 방법부터 팀에서 초기 도입시, 그리고 정식 프로덕션 환경에서 수백만 사용자를 위한 서비스를 향해 가는 과정을 알려드림으로서 기계 학습 기반 개발자가 될 수 있는 방법을 알아봅니다.
2015 SINVAS USER CONFERENCE - MDD/MDA 개발방법론을 통한 정보시스템 개발방안Suji Lee
2015 SINVAS USER CONFERENCE
- MDD/MDA 개발방법론을 통한 정보시스템 개발방안
(MDD 방법론 및 SINVAS 플랫폼의 통합을 통한 모델 중심의 실질적 개발 및 운영 방안)
ENKISOFT : http://www.enkisoft.co.kr/
SINVAS : http://www.sinvas.com/
FACEBOOK : https://www.facebook.com/enkisoft2001
TWITTER : https://twitter.com/enkisoft2001
기업의 미래를 바꾸는 AI 플랫폼
[케이스 스터디를 통해 알아보는 실전 도입 전략]
Microsoft AI, Azure AI에 대한 설명과 데모를 바탕으로 AI의 이해를 도모하고 실제 사례를 통해 정확한 역할 및 필요성에 대해 살펴보겠습니다.
클라우드컨설팅-운영-관리까지 한번에!
베스핀글로벌의 클라우드팀은 깊은 지식과 전문성을 보유했습니다.
630여명 클라우드 전문가 / 1000여명 글로벌 클라우드 전문가 네트워크 / 한국, 중국, 북미, 유럽에 클라우드 전문 등
전문적이고 충분한 네트워크를 통해 글로벌 환경에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
AWS re:Invent 2020 Awesome AI/ML ServicesSungmin Kim
#SageMaker #GlueDataBrew #RedshiftML #QuickSightQ
1. What is Machine Learning?
2. Typical Machine Learning Process
3. Amazon SageMaker Overview
4. New on Amazon SageMaker
(4.1) Amazon SageMaker Data Wrangler
(4.2) Amazon SageMaker Feature Store
(4.3) Amazon SageMaker Pipelines
(4.4) Availability & Pricing
5. Bringing ML To Even More Builders
(5.1) Amazon Redshift ML
(5.2) Amazon Neptune ML
(5.3) AWS Glue DataBrew
(5.4) Amazon QuickSight Q
6. Summary - Awesome AI/ML Services
7. AI/ML Mission @ AWS
참고
- Amazon Redshift ML Is Now Generally Available – Use SQL to Create Machine Learning Models and Make Predictions from Your Data https://aws.amazon.com/ko/blogs/aws/amazon-redshift-ml-is-now-generally-available-use-sql-to-create-machine-learning-models-and-make-predictions-from-your-data/
개발자를 위한 AWS re:Invent 신규 서비스 - 윤석찬 (AWS수석테크에반젤리스트) :: AWS Community Day 2020AWSKRUG - AWS한국사용자모임
AWS Community Day는 AWS를 사용하는 개발자 및 고급 사용자들이 주축이 되어 AWS 서비스 활용 방법 및 사용 대한 정보를 공유하는 기술 컨퍼런스입니다. 이번에는 지난 12월 미국 라스베가스에서 열린 AWS re:Invent 2019 행사에 직접 참여하셨던 분들이 꼽은 흥미로운 신규 서비스 소개와 아울러 인공지능, 서버리스, 컨테이너, 데브옵스 및 프론트엔드 분야의 다양한 애플리케이션 개발 및 구축 시, 개발자의 입장에서 AWS 클라우드 도입 및 활용 사례를 생생하게 전달해 드리는 시간이었습니다.
DB Azure 서비스(PaaS, IaaS)
1. Azure: Azure를 기반으로 한 컨설팅, 구축, 운영의 One Stop Cloud 서비스 제공
- 클라우드 데이터 센터 이전을 위한 Infra 구축 컨설팅
- On Premise, Hybrid, Cloud Data Center 설계 및 구축
- Backup/DR등을 포함한 클라우드 데이터 센터 운영
문의 및 신청안내: 02-2136-6447 / 02-2136-6396, cloud@dbgroup.co.kr
홈페이지: http://cloud.dbinc.co.kr
Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인 소개::이유동, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스...Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 에서 제공하는 기계 학습을 위한 CI/CD 서비스, Aamzon SageMaker Pipelines 를 사용하기 위해 기계 학습의 라이프 사이클과 MLOps 의 개념과 AWS 에서의 MLOps 에 대한 오버뷰를 소개합니다. 또한, Amazon SageMaker Pipelines 의 세부적인 사용법을 스크린샷과 함께 소개합니다.
Ship it! ⛴️ AKS에 스프링 앱 배포하기 at Microsoft x GitHub Roadshow 2023Ian Choi
아래 행사에서 키노트 이후 두 번째 세션에서 발표했던 내용입니다.
Java Spring Boot 앱을 Terraform을 사용하여 Azure Kubernetes Service (AKS)에 배포하는 방법을 GitHub Codespaces 및 Copilot과 함께 데모를 진행하였습니다.
실습 내용은 아래 링크에서 확인 가능합니다:
https://github.com/Azure-Samples/gh-codespaces-copilot-in-a-day-ko/blob/main/README.md#%ED%80%B5%EC%8A%A4%ED%83%80%ED%8A%B8-2--%EC%95%A0%EC%A0%80-terraform-%EC%9D%B4%EC%9A%A9
[행사 정보]
행사명: Microsoft X GitHub Roadshow 2023
시간: 2023년 5월 15일 월요일 오후 1:00~5:30 (GMT+09:00)
장소: Seoul, Seoul, Korea
[Agenda]
01:00 PM - 01:20 PM: AI를 활용한 개발 생산성 향상
01:20 PM - 02:10 PM: Azure OpenAI로 나만의 봇 🤖 만들기! (feat. Spring Apps)
02:10 PM - 03:00 PM: Ship it! ⛴️ AKS에 스프링 앱 배포하기
03:00 PM - 03:20 PM: 쉬는 시간
03:20 PM - 04:10 PM: 파워플랫폼💪 Low-code/No-code로 CI/CD 접근하기
04:10 PM - 05:20 PM: 나를 찾아라 집사! 🔍 잃어버린 반려동물 신고하는 웹 앱 개발하기
05:20 PM - 05:30 PM: 마무리
클라우드 컴퓨팅, 기본부터 정복해보자!
클라우드 컴퓨팅, 줄여서 클라우드라고 이야기하죠.
클라우드 서비스가 등장한지 어느덧 약 15년이 지났지만 여전히 사용하기 쉽지 않다고 합니다.
본 교육에서는 클라우드 컴퓨팅 기본 사항부터 접근해보고자 합니다.
개요 및 아키텍처, 주요 서비스 이해를 통해 클라우드를 보다 효율적으로 사용하기 위한 기본기를 확보하고,
이를 기반으로 클라우드를 안정적으로 활용하는 지식을 함양하고자 합니다.
본 내용은 Microsoft Learn에 무료로 공개된 다음 주요 모듈 내용을 기반으로 설명을 위해 강의/발표 형태로 재구성하였습니다:
- Microsoft Azure 기본 사항: 클라우드 개념 설명: https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/paths/microsoft-azure-fundamentals-describe-cloud-concepts/
- 개발자를 위한 클라우드 컴퓨팅 기본 사항: https://learn.microsoft.com/ko-kr/training/paths/cmu-cloud-developer-basics/
디자인에 이어 코딩까지 AI가 프로그램 개발을 척척?: GitHub Copilot, 어디까지 알아보셨나요Ian Choi
* 본 세션은 2022년 11월 15일, Microsoft Ignite Spotlight on Korea 오프라인 행사에서 진행된 세션의 녹화본 발표 자료입니다.
- 제목: "디자인에 이어 코딩까지 AI가 프로그램 개발을 척척?: GitHub Copilot, 어디까지 알아보셨나요"
- 스피커: 최영락 (한국마이크로소프트, Territory Channel Mgr.) & 변정훈 (GitHub Star(aka., Outsider)
- 설명: AI가 많은 부분을 바꾸고 있는 세상에서 GitHub은 2021년 AI 페어 프로그래머인 GitHub Copilot을 발표하고 올해 유료 모델로 공개했습니다. GitHub Copilot과 함께 코딩할 때 어떤 부분을 도와주고 얼마나 유용한 지 설명합니다.
- 영상 보기: https://info.microsoft.com/KO-DevOps-VDEO-FY23-01Jan-10-From-design-to-coding-AI-drives-program-development-GitHub-Copilot-how-far-have-you-found-out-SRGCM8854_LP01-Registration---Form-in-Body.html
- 참고: 지난 Ignite 2022에서서 등장하신 사티야 및 OpenAI CEO 두 분께서 대화한 ChatGPT 및 Codex에 대한 자세한 내용은 https://youtu.be/EDsGm-3OEOY 를 통해서도 보실 수 있습니다.
#Python 프로그래밍 언어로 #NoSQL도 다룰 수 있죠 :) 여러 오픈 소스 중 #MongoDB 오픈 소스 데이터베이스를 직접 설치하여 #Flask 를 통해 테스트해보는 과정을 #Azure 환경에서 어떻게 하는지를 보여주고자 하였습니다.
[1] YouTube 영상: https://youtu.be/RiC5PkKq60g
[2] MongoDB 설치를 설명하는 MS Learn 콘텐츠: https://aka.ms/mongodb-install-on-ubuntu
[3] MS Learn에서 MongoDB를 Cosmos DB를 통해 배울 수도 있습니다: https://aka.ms/mongodb-from-azure-cosmosdb
[4] MongoDB 접속 테스트 샘플 Python 코드 다운로드: https://bit.ly/mongodb-python-connection-test-sample
[5] 간단한 CRUD 웹앱 (MongoDB & Flask): https://github.com/ianychoi/flask-mongodb (forked from https://github.com/rianrajagede/flask-mongodb)
OpenStack I18n Product Update at Shanghai: how OpenStack translation started ...Ian Choi
This is one of OpenStack project team updates and covers the latest changes in I18n project including the background on how OpenStack translation started from Chinese language team.
Actual speaker: Frank and Ian
[OpenInfra Days Vietnam 2019] Innovation with open sources and app modernizat...Ian Choi
- Title: Innovation with open sources and app modernization for developers
- Event: OpenInfra Days Vietnam 2019 (URL: https://2019.vietopeninfra.org )
- Presenter: Ian Choi
2018년 서울시 앱 공모전 (URL: https://mplatform.seoul.go.kr )에서 GitHub 설명을 위한 자료입니다. 이전 https://www.slideshare.net/ianychoi/git-github-46020592 자료에 모바일 앱 개발 환경 및 GitHub Desktop 프로그램에 대한 부분을 추가하였습니다.
2018 컨트리뷰톤 ( https://contributhon.kr/project#openstack ) 행사에 오픈스택 또한 참여합니다 :) 오픈스택 프로젝트 개요와 함께 업스트림 컨트리뷰션을 설명하면서 2018년도 컨트리뷰톤에서 오픈스택 팀에서 하고자 하는 방향을 설명하는 자료입니다.
2018년 7월 6일 (금), 공개SW GRAND CHALLENGE 행사에서 "오픈 인프라와 오픈 커뮤니티에서의 협력"을 주제로 발표를 하였습니다.
오픈 인프라가 탄생하기까지 IT 역사를 간단히 살펴보고, 오픈 인프라에서 사용하는 기술, 그리고 국내외 커뮤니티 협력에 대해 정리해 보았습니다.
지난 2018년 5월 캐나다 밴쿠버에서 개최가 이루어졌던 오픈스택 밴쿠버 서밋과 함께 행사 이전 이틀 간 개최되었던 Upstream Institute에 참가하였던 후기를 "오픈 인프라에서의 변화"라는 부제와 함께 내용을 공개SW개발자센터 6월 오픈랩세미나에서 공유하였습니다. 슬라이드 내용 참고 부탁드리고, 아울러 6월 28-29일 개최가 이루어지는 https://www.openinfradays.kr 행사에도 많은 관심 가져주셨으면 합니다.
[Pycon KR 2017] Rst와 함께하는 Python 문서 작성 & OpenStack 문서 활용 사례Ian Choi
많은 Python 패키지 및 라이브러리 문서들은 일반적으로 GitHub 등에서 사용하는 Markdown 문법이 아닌, rst (Restructured Text) 문법을 사용하여 작성이 이루어지며, Sphinx 라이브러리를 활용하여 html 또는 pdf로 build하여 해당 패키지 및 라이브러리 문서화를 관리하고 있습니다. 본 발표에서는 rst가 무엇인지부터 시작하여, rst와 관련된 기본 문법을 통해 html 또는 pdf로 어떻게 생성할 수 있는지 각 단계별로 살펴봄으로써 Python 문서화가 이루어지는 전반적인 과정을 먼저 살펴봅니다. 이후, Python을 활용하고 있는 OpenStack 프로젝트에서 문서를 code처럼 관리하기로 결정한 이후, rst 기반으로 설치 가이드 등을 작성하고 Sphinx 및 별도 theme를 적용하여 html 및 pdf를 생성하여 활용하는 실 활용 사례를 같이 살펴보고자 합니다.
2017년 5월 31일, "코딩이랑 무관합니다만, + 오픈스택 한국 커뮤니티" 공동 주관 세미나에서 발표한 자료를 공유합니다. 클라우드 컴퓨팅 인프라에서 API 필요성 및 CLI에 대한 내용을 설명하였습니다.
- 행사 URL: http://onoffmix.com/event/101353
OpenStack을 중심으로 하여 하이브리드 클라우드를 구축하기 위한 여러 전략들을 살펴보는 시간을 가졌습니다. 또한, Hyper-V를 예로 들어 OpenStack에서 상용 하이퍼바이저를 어떻게 지원하는지, 그리고 그에 따른 개발 과정을 같이 살펴보는 시간을 가졌습니다.
9. Azure 데이터 과학자들은 모델을 트레이닝, 평가 및 배포하는 Azure에서의 머신 러닝
기술을 활용하여 비즈니스 문제를 해결합니다.
aka.ms/kr/AzureDataScienceLearn
Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
DP-100T01
오프라인
과정
자격시험 DP-100:
Azure에서 Data Science Solution
설계 및 구현
Microsoft 인증
전문가가 되어 보십시오
자격/인증은 지식과 기술을
검증하고 현재 및 미래 경력 발전에
도움이 됩니다.
자격 시험 DP-100에 합격하여
Microsoft에서 인증한 Azure Data
Scientist Associate가 되어 보세요.
마이크로러닝:MicrosoftLearn을통한
무료인터렉티브튜토리얼
(다양한) 트레이닝 옵션을 통해 경력을 쌓기 위한 새로운 기술을 배우고 인증 시험 합격을 위한 기반을 마련하실 수 있습니다. 본 정보는 변경될 수 있습니다. 최신 정보는 aka.ms/learn 에서 확인하실 수 있습니다.
무료 디지털 스킬업:
Microsoft.com/Learn
Pluralsight를 통한 스킬 탐색 (영문):
pluralsight.com/partners/
microsoft/azure
학습 파트너 찾기 (영문):
aka.ms/LearningPartner
Microsoft 자격증:
aka.ms/kr/RoleBasedCert
Azure 기본 사항
8시간 59분 - 11 모듈
1. 클라우드 컴퓨팅의 핵심 개념
2. Azure 아키텍처 및 서비스 보증
3. Azure 계정 만들기
4. Azure Portal을 사용하여 서비스 관리
5. Azure 컴퓨팅 옵션
6. Azure 데이터 스토리지 옵션
7. Azure 네트워킹 옵션
8. Azure의 보안, 책임 및 신뢰
9. Azure Policy를 사용하여 인프라 표준 적용
및 모니터링
10. Azure Resource Manager를 사용하여 Azure
리소스 제어 및 구성
11. Azure에 대한 비용 예상 및 지출 최적화
최종 업데이트: 2019년 7월
Azure에서 데이터 과학
서비스를 사용한 AI 솔루션
개발 살펴보기
1시간 40분 - 2 모듈
1. Azure의 데이터 과학 소개
2. Azure에서 필요한 데이터 과학 서비스
선택
Azure Machine Learning
Service를 사용하여 AI 솔루션 빌드
3시간 17분 – 4 모듈
1. Azure Machine Learning Service 소개
2. Azure Machine Learning Service로 로컬 ML 모델
학습
3. Azure Machine Learning service로 ML 모델 선택
자동화
4. Azure Machine Learning Service를 사용하여 ML
모델 등록 및 배포
Azure Data Science Virtual
Machine을 사용하여
Machine Learning 시작하기
1시간 43분 – 3 모듈
1. Azure Data Science Virtual Machine 소개
2. Azure Data Science Virtual Machines 유형
살펴보기
3. Azure Data Science Virtual Machine
프로비전 및 사용
Azure Databricks로 데이터
엔지니어링 수행
7시간 49분 – 9 모듈
1. Azure Databricks 소개
2. Azure Databricks를 사용하여 Access SQL
Data Warehouse 인스턴스에 액세스
3. Azure Data Factory를 사용한 데이터 수집
4. Azure Databricks를 사용하여 데이터 읽기 및
쓰기
5. Azure Databricks에서 기본 데이터 변환 수행
6. Azure Databricks에서 고급 데이터 변환 수행
7. Databricks Delta를 사용하여 데이터
파이프라인 만들기
8. Azure Databricks에서 스트리밍 작업
9. Azure Databricks 및 Power BI를 사용하여
데이터 시각화 만들기
Azure Databricks를 사용하여
데이터에서 기술 및 인사이트 추출
4시간 21분 - 6 모듈
1. Azure Databricks 소개
2. Azure Databricks를 사용하여 데이터 읽기 및 쓰기
3. Azure Databricks를 사용하여 예비 데이터 분석 및 수행
4. Azure Databricks를 사용하여 기계 학습 모델 학습, 평가 및
선택
5. Azure Databricks를 사용한 딥 러닝
6. Azure Databricks를 사용하여 텍스트 분석 수행
Azure 데이터 과학자를 위한 학습 경로