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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Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Korean

이 과정에서는 개발자가 Databricks 플랫폼에서 직접 안전한 데이터 및 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있도록 지원하는 새로운 기능인 Databricks Apps를 소개합니다. 이 과정은 주로 조직 내 비기술 사용자가 데이터 인사이트에 접근할 수 있도록 맞춤형 애플리케이션을 만들어야 하는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 개발자를 대상으로 설계되었습니다.

이 과정은 Databricks Apps의 주요 구성 요소 개요로 시작하여, 외부 서비스와 통합되는 간단한 앱 배포로 이어집니다. 다음으로, Databricks 플랫폼 기능과 통합되는 지능적인 데이터 기반 애플리케이션을 빌드하고 배포하는 방법을 학습합니다. 이후 Databricks 환경 외부에서 앱을 개발하는 방법을 다루며, 안전하고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 앱 구현을 위한 모범 사례에 대한 상세한 내용으로 마무리됩니다.

참고: SCORM 강의 파일의 콘텐츠를 완료한 후에는 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 레슨’ 버튼을 클릭하면 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있으므로 클릭하지 마세요.

Get Started with AI Agents on Databricks - Korean

이 과정은 AI 에이전트, 현대 AI 애플리케이션에서의 역할, 그리고 Databricks 플랫폼에서 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 방법에 대한 입문 과정입니다. AI 에이전트의 원칙, 전통적인 AI 시스템과의 차이점을 학습하고, 핵심 구성 요소를 탐험합니다. 인터랙티브 데모와 실습을 통해 Databricks AI와 Agent Bricks를 사용하여 Databricks에서 AI 에이전트를 구축, 배포 및 평가하는 방법을 살펴봅니다. 이 과정을 마치면 Databricks Data + AI Platform을 사용하여 AI 에이전트를 생성하고 배포하는 방법을 이해하게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Korean

이 과정에서는 Databricks Genie Agent를 설계, 구축 및 유지 관리하는 방법을 학습합니다. Genie Agent는 비즈니스 사용자가 코드 작성 없이 거버넌스가 적용된 데이터에 대해 질문하고 SQL 기반 답변을 받을 수 있도록 지원하는 자연어 인터페이스입니다.

Genie Agent가 Databricks AI/BI 제품군에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 자연어를 신뢰할 수 있는 SQL 쿼리로 어떻게 변환하는지 학습합니다. 이 과정은 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 Genie Agent를 만들기 위해 필요한 사항에 중점을 둡니다.

소스 데이터 이해 및 벤치마크 정의부터 시작하여, Knowledge Store 큐레이션 도구 전체를 활용한 Genie Agent 구성 및 개선에 이르기까지 완전한 엔드투엔드 워크플로를 따라 진행합니다. 여기에는 메타데이터, 동의어, 프롬프트 매칭, SQL 로직, 예제 쿼리, 텍스트 지침이 포함됩니다.

또한 Genie One을 통해 비즈니스 사용자와 Genie Agent를 공유하는 방법, Unity Catalog 거버넌스가 자동으로 적용되는 방식을 이해하고, 모니터링과 사용자 피드백을 활용하여 시간이 지남에 따라 품질을 지속적으로 개선하는 방법도 학습합니다.

과정을 마치면 거버넌스가 적용된 셀프 서비스 대화형 분석을 스케일에 맞게 제공하는 생산 준비 완료 상태의 Genie Agent를 생성하고 관리할 수 있게 됩니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘다음 강의’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료된 것으로 표시되지 않을 수 있습니다.

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