DevOps Essentials for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks를 사용하여 작업하는 데이터 엔지니어를 위해 특별히 설계된 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례와 DevOps 원칙을 살펴봅니다. 참가자는 코드 품질, 버전 제어, 문서화, 테스트와 같은 핵심 주제에 대한 강력한 기반을 구축하게 됩니다. 이 과정에서는 DevOps를 강조하여 핵심 구성 요소, 이점, 데이터 엔지니어링 워크플로 최적화에서 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)의 역할에 대해 다룹니다.

PySpark에서 모듈성 원칙을 적용하여 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 효율적으로 코드를 구성하는 방법을 학습합니다. 실습 경험에는 pytest 프레임워크를 사용하여 PySpark 함수에 대한 단위 테스트를 설계하고 구현하는 것과 DLT 및 Workflows를 사용하여 Databricks 데이터 파이프라인에 대한 통합 테스트를 수행하여 안정성을 보장하는 것이 포함됩니다.

또한 이 과정에서는 Databricks Git 폴더를 사용하여 지속적인 통합 관행을 통합하는 것을 포함하여 Databricks 내에서 필수적인 Git 작업도 다룹니다. 마지막으로 REST API, CLI, SDK, Databricks Asset Bundles(DAB) 등 Databricks 자산에 대한 다양한 배포 방법을 간략하게 살펴보고 파이프라인을 배포하고 관리하는 기술에 대한 지식을 얻습니다.

과정을 마치면 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 모범 사례에 능숙해져서 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake 및 Medallion Architecture, Unity Catalog, Delta Live Tables, Workflows를 포함한 Databricks 플랫폼에 대한 능숙한 지식. Git 버전 제어에 대한 기본적인 이해도 필요합니다.
데이터 수집 및 변환 경험, 데이터 처리 및 DataFrame 조작을 위한 PySpark에 대한 능숙함이 필요합니다. 또한 지원자는 데이터 분석 및 변환을 위한 중급 수준의 SQL 쿼리를 작성한 경험이 있어야 합니다.
Python 프로그래밍에 대한 지식이 있어야 하며, 함수와 클래스를 설계하고 구현하는 능력을 포함하여 중급 수준의 Python 코드를 작성하는 데 능숙해야 합니다. 사용자는 또한 Python 패키지를 만들고, 가져오고, 효과적으로 활용하는 데 능숙해야 합니다.

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Apache Spark Developer

Introduction to Apache Spark™ - Korean

이 과정은 분산 아키텍처와 대규모 데이터 처리를 위한 실제 응용 프로그램에 중점을 두고 Apache Spark™에 대한 필수 지식을 제공합니다. 참가자는 프로그래밍 프레임워크를 탐색하고 Spark DataFrame API를 배우며 Python 기반 Spark 워크플로를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 변환하는 기술을 개발하십시오.

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Free

Associate

Platform Administrator

Get Started with Databricks Platform Administration - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 플랫폼 관리의 기본 사항을 배웁니다. 이 과정은 Databricks 환경 내에서 효과적인 데이터 거버넌스를 위한 필수 구성 요소인 Unity Catalog에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 5개의 모듈로 나누어진 이 과정은 Databricks Workspace에 대한 심층적인 설명을 포함하여 Databricks 인프라와 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 자세한 소개로 시작됩니다. Unity Catalog 내에서 주요 개념, 아키텍처 및 역할을 다루는 데이터 거버넌스 원칙을 살펴봅니다. 이 과정에서는 클러스터 및 SQL warehouse를 포함하여 Unity Catalog 메타스토어 및 컴퓨팅 리소스 관리를 더욱 강조합니다. 마지막으로, 권한, 세분화된 액세스 및 데이터 개체를 관리하는 방법에 대해 학습하여 데이터 액세스 제어를 마스터합니다. 결국에는 효과적인 데이터 거버넌스를 구현하고, 컴퓨팅 리소스를 최적화하고, 강력한 데이터 보안 전략을 시행하기 위해 Unity Catalog를 관리하는 데 필수적인 기술을 갖추게 됩니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks Workspace 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform를 사용하여 간단한 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하고 데이터 웨어하우징 노력을 지원할 수 있는 기본 기술을 배웁니다. 워크스페이스을 둘러보고 카탈로그, 스키마, 볼륨, 테이블, 컴퓨팅 클러스터 및 Notebooks와 같은 Databricks의 개체로 작업하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 기본 데이터 엔지니어링 워크플로에 따라 테이블 생성 및 작업, Delta Lake로 데이터 수집, 메달리온 아키텍처를 통한 데이터 변환, Databricks Workflows를 사용하여 데이터 엔지니어링 작업 오케스트레이션과 같은 작업을 수행합니다. 또한 Databricks가 Databricks SQL, Lakeflow 선언적 파이프라인 및 Unity Catalog를 사용하여 데이터 웨어하우징 요구 사항을 지원하는 방법도 알아봅니다.

Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks 워크스페이스 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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