Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.

이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.

마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.

본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

참고: 이 강좌는 ‘Databricks을 사용한 고급 데이터 엔지니어링’ 시리즈의 네 번째 강좌입니다.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:

• Databricks 플랫폼에 대한 깊은 이해를 바탕으로, Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, 메달리온 아키텍처, Unity catalog, Delta Live Tables, 워크플로우 활용 경험이 있어야 합니다. 특히 DLT(Delta Live Tables)와 함께 Expectations를 활용하는 방법에 대한 지식이 필요합니다.

• 데이터 수집 및 변환 경험이 있어야 하며, 데이터 처리 및 DataFrame 조작을 위한 PySpark 활용 능력이 우수해야 합니다. 또한 데이터 분석 및 변환을 위한 중급 수준의 SQL 쿼리 작성 경험이 있어야 합니다.

• Python 프로그래밍 숙련도: 함수 및 클래스 설계/구현 능력, Python 패키지 생성/수입/활용 경험.

• DevOps 실무 경험, 특히 continuous integration (CI) 및 continuous delivery/deployment (CD) 원칙에 대한 이해.

• Git 버전 관리 기본 이해.

• 필수 이수 과정: 데이터 엔지니어링을 위한 DevOps 기초 과정.

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Building Agentic Applications on Databricks - Korean

이 과정에서는 Databricks에서 프로덕션급 에이전틱 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다. 학습자는 Unity Catalog와 MCP를 사용하여 거버넌스가 적용되는 에이전트 도구를 만들고, OpenAI Agents SDK로 단일 및 멀티 에이전트 시스템을 구축하며, supervisor agent가 오케스트레이션하는 Knowledge Assistant 사용 사례에 Agent Bricks와 Genie를 활용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 도구 프로토타이핑부터 프로덕션 배포까지 전체 단계를 다루며, MLflow tracing을 사용하여 에이전트 실행을 관찰하는 실습 경험을 제공합니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 반드시 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Data Warehousing Practitioner

SQL Programming and Procedural Logic - Korean

이 과정에서는 Databricks 내에서 핵심 SQL 프로그래밍 및 절차적 로직 기술을 탐색하며, 모듈화되고 유지 관리 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 분석 워크플로를 구축하는 방법에 중점을 둡니다. Common Table Expressions(고급 재귀 CTE 포함), 임시 뷰 및 테이블과 같은 세션 범위 객체, User Defined Functions와 같은 주요 SQL 구문을 학습하여 SQL 개발을 더 깔끔하고 재사용 가능하게 만드는 방법부터 시작합니다. 그런 다음 복합 문, 변수, 제어 흐름, 조건문, 루프 및 강력한 오류 처리를 사용하는 고급 SQL 스크립팅 기법을 통해 구조화되고 유연한 SQL 프로세스를 생성하는 방법을 안내받습니다. 또한 ACID 준수 다중 문 트랜잭션을 사용하여 이러한 다단계 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 방법도 학습합니다. 마지막으로 로직을 SQL Stored Procedures로 캡슐화하고 Lakeflow Jobs 및 마이그레이션 전략으로 복잡한 워크플로를 오케스트레이션하여 레거시 작업을 Databricks 플랫폼의 전체 기능을 활용하는 모듈화된 자동화 파이프라인으로 전환하는 방법을 알아봅니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 반드시 SCORM 창을 닫아 주세요. 'Next Lesson' 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Get Started with Databricks Apps - Korean

이 과정에서는 개발자가 Databricks 플랫폼에서 직접 안전한 데이터 및 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있도록 지원하는 기능인 Databricks Apps를 소개합니다. 이 과정은 주로 조직 내 비기술 사용자가 데이터 인사이트에 접근할 수 있도록 맞춤형 애플리케이션을 만들어야 하는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 과정은 Databricks Apps의 주요 구성 요소에 대한 개요를 제공하는 것으로 시작하며, 이후 외부 서비스 및 Databricks 리소스와 통합되는 간단한 앱을 배포하는 내용으로 이어집니다.

Databricks Free Edition 계정을 생성하고 실습 환경에서 따라 해보는 데모를 체험해 보실 수 있습니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

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Onboarding