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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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

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

• Databricks 데이터 엔지니어링 및 데이터 사이언스 작업 공간을 사용하여 기본 코드 개발 태스크 수행 능력 (클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 작업 사용, git에서 저장소 가져오기 등)

• PySpark를 활용한 중급 프로그래밍 경험

• 다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출

• 데이터 정제를 위한 여러 일반적인 변환 적용

• 고급 내장 함수를 활용한 복잡한 데이터 재구성 및 조작

• Delta Lake를 활용한 중급 프로그래밍 경험(테이블 생성, 완전 및 증분 업데이트 수행, 파일 압축, 이전 버전 복원 등)

• Lakeflow Pipelines Editor를 사용한 데이터 파이프라인 구성 및 스케줄링 초급 경험

• PySpark를 사용한 Lakeflow Spark Declarative Pipelines 정의 초급 경험

• Auto Loader 및 PySpark 구문을 사용한 데이터 수집 및 처리

• APPLY CHANGES INTO 구문을 사용한 변경 데이터 캡처(CDCU) 피드 처리

• 파이프라인 이벤트 로그 및 결과 검토를 통한 DLT 구문 문제 해결

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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Apache Spark™ Programming with Databricks - Korean

이 과정은 Databricks를 사용하여 Apache Spark 프로그래밍을 배우기 위한 적절한 시작점 역할을 합니다.

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