Databricks Streaming and Delta Live Tables - Korean

Databricks 스트리밍 및 Delta Live Tables(SDLT) 과정은 학생들이 Databricks Certified Professional Data Engineer 인증 시험에 대비하도록 설계되었습니다. 이 과정의 콘텐츠는 데이터 엔지니어 학습 경로의 전문가 수준 모듈로 구성되어 있으며 강사가 진행하는 교육(ILT)으로 제공될 수 있습니다.

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다.

Databricks Data Engineering & Data Science Workspace를 사용하여 기본적인 코드 개발 작업을 수행할 수 있는 능력(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 연산 사용, Git에서 리포지토리 가져오기 등)
중급 수준의 PySpark 프로그래밍 경험
- 다양한 파일 형식 및 데이터 소스에서 데이터 추출
- 정제된 데이터에 다수의 일반적인 변환 적용
- 고급 내장 기능을 사용하여 복잡한 데이터의 구조 변경 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 사용한 초급 수준의 데이터 파이프라인 구성 및 스케줄링 경험
PySpark를 사용한 초급 수준의 Delta Live Tables 파이프라인 정의 경험
- Auto Loader 및 PySpark 구문을 사용하여 데이터 수집 및 처리
- APPLY CHANGES INTO 구문으로 CDC(Change Data Capture) 피드 처리
- 파이프라인 이벤트 로그 및 결과를 검토하여 DLT 구문 문제 해결

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Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Korean

이 교육 과정에서는 Databricks SQL에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 학습자는 데이터를 수집하고, 쿼리를 작성하고, 시각화 및 대시보드를 만들고, 알림을 구성합니다. 이 과정을 통해 Databricks 공인 데이터 분석가 자격증 시험을 준비할 수 있습니다.이 과정은 4시간짜리 두 개의 모듈로 구성됩니다.

SQL Analytics on Databricks

이 과정에서는 Databricks SQL에 특히 초점을 맞춰 Databricks를 사용하여 데이터 분석을 효과적으로 수행하는 방법을 학습합니다. Databricks 데이터 애널리스트로서 귀하의 책임에는 관련 데이터를 찾고, 잠재적인 응용 프로그램을 위해 데이터를 분석하고, 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공하는 형식으로 데이터를 변환하는 것이 포함됩니다.

또한 Databricks Data Intelligence Platform에서 Notebooks, SQL Editor, Databricks SQL과 같은 도구를 사용하여 데이터 객체를 관리하는 역할과 이를 조작하는 방법을 이해하게 됩니다.

또한, 데이터 자산과 전반적인 플랫폼을 관리하는 데 있어 Unity Catalog의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 마지막으로, 이 과정에서는 Databricks가 어떻게 성능 최적화를 용이하게 하는지에 대한 개요를 제공하고, Databricks에서 SQL 분석을 실행할 때 내부적으로 발생하는 프로세스를 이해하기 위해 Query Insights에 액세스하는 방법을 알려드립니다.

AI/BI for Data Analysts

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.

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Data Warehousing with Databricks - Korean

이 과정은 Databricks의 데이터 웨어하우징 기능을 살펴보고자 하는 데이터 전문가를 위해 설계되었습니다. Databricks에 대한 사전 지식이 전혀 없다는 전제 하에, 이 과정은 Databricks를 최신 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션으로 활용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 업계 표준 TCP-DI 데이터 세트를 참조하여 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 데이터를 효율적으로 수집, 변환, 관리 및 분석하는 방법을 알아봅니다. 학습자는 자연어 쿼리를 통해 데이터 탐색을 간소화하는 혁신적인 Databricks 기능인 Genie도 살펴보게 됩니다. 이 과정을 마치면 참가자는 Databricks를 사용하여 데이터 웨어하우스를 구현하고 최적화하는 기본 기술을 갖추게 됩니다.

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