Databricks Data Privacy - Korean
이 콘텐츠는 Databricks 내에서 데이터 개인 정보를 관리하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 여기에는 Delta Lake 아키텍처, 지역 데이터 격리, GDPR/CCPA 준수, Change Data Feed (CDF) 사용과 같은 주요 주제가 포함됩니다. 실습 데모와 실습 랩을 통해 참가자는 Unity Catalog 기능을 사용하여 민감한 데이터를 보호하고 규정 준수를 보장하는 방법을 배우고, 데이터 무결성을 효과적으로 보호할 수 있는 역량을 강화합니다.
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- Databricks 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스 워크스페이스를 사용하여 기본적인 코드 개발 작업을 수행하는 능력(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, git에서 리포 가져오기 등)
- PySpark를 사용한 중급 프로그래밍 경험
- 다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출
- 여러 가지 일반적인 변환을 적용하여 데이터를 정제
- 고급 내장 함수를 사용하여 복잡한 데이터 재구성 및 조작
- Delta Lake를 사용한 중급 프로그래밍 경험(테이블 생성, 전체 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)
- Delta Live Tables(DLT) UI를 사용하여 데이터 파이프라인 구성 및 스케줄링에 대한 초보자 경험
- PySpark를 사용하여 Delta Live Tables 파이프라인 정의에 대한 초보자 경험
- Auto Loader 및 PySpark 구문을 사용하여 데이터 수집 및 처리
- APPLY CHANGES INTO를 사용하여 변경 데이터 캡처 피드 처리 구문
- DLT 구문 문제를 해결하기 위해 파이프라인 이벤트 로그와 결과를 검토
Outline
과정 소개
데이터 저장 안전하게
규정 준수
데이터 프라이버시
Unity Catalog
키 개념 및 구성요소
데이터 감사하기
데이터 격리
Unity Catalog에서 데이터 보안
PII 데이터 보안
가명화 및 익명화
요약 및 최고의 실천
PII 데이터 보안
스트리밍 데이터 그리고 CDF
변경된 데이터 캡처
데이터 삭제의 Databricks
CDF에서 레코드 처리 및 변경 사항 전파
CDF Lab을 통한 변경 사항 전파
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