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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.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
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


Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
May 27
02 PM - 06 PM (Asia/Seoul)
-
Korean
$750.00

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Data Ingestion with Lakeflow Connect - Korean

이 과정에서는 다양한 소스에서 Databricks로 데이터를 수집하기 위한 확장 가능하고 간소화된 솔루션인 Lakeflow Connect에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 먼저 다양한 유형의 Lakeflow Connect 커넥터(표준 및 관리형)를 탐색하고 배치, 증분 배치 및 스트리밍 수집을 포함한 다양한 데이터 수집 기술을 알아봅니다. 또한 Delta 테이블 및 Medallion 아키텍처를 사용할 때의 주요 이점도 검토합니다.

다음으로, Lakeflow Connect 표준 커넥터를 사용하여 클라우드 객체 스토리지에서 데이터를 수집하기 위한 실용적인 기술을 개발합니다. 여기에는 CREATE TABLE AS SELECT(CTAS), COPY INTO 및 Auto Loader와 같은 방법을 사용하는 작업이 포함되며 각 방법의 이점과 고려 사항에 중점을 둡니다. 또한 Databricks Data Intelligence Platform로 수집하는 동안 브론즈 수준 테이블에 메타데이터 열을 추가하는 방법도 알아봅니다. 그런 다음 이 과정에서는 복구된 데이터 열을 사용하여 테이블 스키마와 일치하지 않는 레코드를 처리하는 방법과 이 데이터를 관리하고 분석하기 위한 전략을 다룹니다. 또한 반정형 JSON 데이터를 수집하고 평면화하는 기술을 살펴봅니다.

그런 다음 Lakeflow Connect 관리형 커넥터를 사용하여 엔터프라이즈급 데이터 수집을 수행하여 데이터베이스 및 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션에서 데이터를 가져오는 방법을 살펴봅니다. 또한 이 과정에서는 파트너 도구를 수집 워크플로우에 통합하기 위한 옵션으로 Partner Connect를 소개합니다.

마지막으로, 이 과정은 MERGE INTO 작업 및 Databricks Marketplace 활용을 포함한 대체 수집 전략으로 마무리하여 최신 데이터 엔지니어링 사용 사례를 지원할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.

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Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.