Data Warehousing with Databricks - Korean

이 과정은 Databricks의 데이터 웨어하우징 기능을 탐색하려는 데이터 전문가를 위해 설계되었습니다. Databricks에 대한 사전 지식이 없다고 가정하면 Databricks를 최신 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션으로 활용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 업계 표준 TCP-DI 데이터 세트를 참조로 사용하여 Databricks Data Intelligence Platform를 사용하여 데이터를 효율적으로 수집, 변환, 관리 및 분석하는 방법을 탐구합니다. 학습자는 또한 자연어 쿼리를 통해 데이터 탐색을 단순화하는 혁신적인 Databricks 기능인 Genie를 탐색하게 됩니다. 이 과정이 끝나면 참가자는 Databricks를 사용하여 데이터 웨어하우스를 구현하고 최적화할 수 있는 기본 기술을 갖추게 됩니다.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- SQL 및 데이터 쿼리 개념 에 대한 기본 이해

- 테이블, 스키마 및 ETL/ELT 프로세스를 포함한 데이터 웨어하우징 개념에 대한 일반적인 지식이 권장 됩니다.

- BI 및/또는 데이터 시각화 도구에 대한 약간의 경험이 도움이 되지만 필수는 아닙니다.

Outline

Databricks를 활용한 데이터 웨어하우징

Databricks 개요

Databricks를 활용한 데이터 웨어하우징
Unity Catalog 개요
Databricks SQL 웨어하우스
데모: Databricks SQL 웨어하우스

데이터 수집 및 변환

데이터 수집 기법
데이터 변환
데모: 데이터 수집
데모: 데이터 탐색

오케스트레이션

워크플로 소개
데모: 워크플로 기능 탐색

모니터링

태깅
시스템 테이블
비용 최적화

시각화

AI/BI 소개
데모: 대시보드 생성 및 관리
실습: 대시보드 생성 실습

Genie

Genie 소개
데모: Genie 스페이스 생성
실습: Genie 스페이스 실습

Power BI 통합

Power BI 통합
스타 스키마 개요

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Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - Korean

이 과정에서는 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족하기 위해 Databricks가 제공하는 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie. Databricks 데이터 애널리스트는 플랫폼 내에서 AI/BI 대시보드와 AI/BI Genie Spaces를 만들고, 이해 관계자와 필수 당사자가 이러한 자산에 액세스하는 것을 관리하고, 자산이 수명 동안 편집, 새로 고침 또는 폐기될 때 이러한 자산을 유지 관리하는 태스크를 맡게 됩니다. 이 과정에서는 참가자에게 비즈니스 통찰력을 위한 대시보드를 디자인하는 방법, 이를 공동 작업자 및 이해관계자와 공유하는 방법, 플랫폼 내에서 해당 자산을 유지하는 방법을 교육합니다. 참가자는 또한 Databricks Data Intelligence Engine을 기반으로 하는 AI/BI Genie Spaces를 활용하여 셀프 서비스 분석을 지원하는 방법을 배웁니다.

Databricks Data Privacy - Korean

이 콘텐츠는 Databricks 내에서 데이터 프라이버시를 관리하는 포괄적인 가이드를 제공합니다. 델타 레이크 아키텍처, 지역별 데이터 격리, GDPR/CCPA 준수, 변경 데이터 피드(CDF) 사용법 등 핵심 주제를 다룹니다. 실습 데모와 핸즈온 랩을 통해 참가자는 민감한 데이터를 보호하고 규정 준수를 보장하기 위한 Unity catalog 기능을 활용하는 방법을 배우며, 데이터 무결성을 효과적으로 보호할 수 있는 역량을 강화합니다.

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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.

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