Get Started with Data Governance on Databricks - Korean

이 과정에서는 실습 데모와 캡스톤 랩을 통해 Databricks에서 Unity Catalog와 세분화된 액세스 제어를 탐험합니다. 테이블 유형, 카탈로그 및 스키마 구성, 그룹 기반 액세스 관리, 액세스 제어 마이그레이션 전략에 대해 학습합니다. 이 과정에는 행 수준 보안 및 열 마스킹을 사용한 세분화된 액세스 제어 적용, 속성 기반 액세스 제어, 제어 결합, 제어 마이그레이션에 관한 데모와 포괄적인 거버넌스 구현을 위한 랩이 포함되어 있습니다.

Databricks Free Edition 계정을 생성하고 실습 환경에서 따라 해보는 데모를 체험해 보실 수 있습니다.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

이 과정을 수강하기 전에 다음 과정을 먼저 완료하십시오:

• Databricks Fundamentals

이 과정의 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/역량을 갖춘 참가자를 대상으로 개발되었습니다:

• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 운영에 대한 이해(클러스터 생성, 노트북에서 코드 실행, 기본 노트북 운영 사용)

• 액세스 제어, 권한 관리 및 보안 정책을 포함한 데이터 거버넌스 개념에 대한 기본적인 이해

• 테이블, 뷰, 함수 생성 및 데이터베이스 객체와 권한 관리 등 SQL 개념에 대한 중급 수준의 경험

• Unity Catalog의 계층적 객체 모델(메타스토어, 카탈로그, 스키마, 테이블, 볼륨, 모델)에 대한 이해

• 데이터 리니지 개념 및 테이블과 자산 간의 데이터 흐름과 종속성에 대한 기본 지식

• 행 수준 보안, 열 마스킹 및 세분화된 액세스 제어를 포함한 보안 및 규정 준수 원칙에 대한 이해

• 클라우드 컴퓨팅 개념(가상 머신, 객체 스토리지, ID 관리)에 대한 초급 수준의 이해

• 메타데이터 관리 및 데이터 탐색 원칙에 대한 기본적인 이해

• Databricks 기초 과정(예: Fundamentals of the Databricks Data Intelligence Platform) 수료가 도움이 되지만 필수는 아닙니다

Outline

Databricks 개요

• Databricks Data Intelligence Platform

• 데모: Databricks 워크스페이스 둘러보기

핵심 개념 및 아키텍처

• Unity Catalog 기초

• Unity Catalog의 중앙 집중식 거버넌스 및 가시성

Unity Catalog 권한 모델

• Unity Catalog의 권한

• Databricks 역할

데이터 카탈로그 탐색 및 액세스

• 데모: Unity Catalog 및 관리 자산 탐색

검색, 태깅 및 데이터 리니지

• 데모: Unity Catalog의 거버넌스 태깅, 검색 및 리니지

세분화된 액세스 제어

• Unity Catalog 권한 모델 및 거버넌스 접근 방식

• 데모: 세분화된 액세스 제어 구현

• 실습: Databricks의 통합 데이터 거버넌스

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Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Data Architect

Data Modeling Strategies - Korean

이 과정은 실무자들이 Databricks Data Intelligence Platform에서의 전체 데이터 모델링 접근 방식을 학습할 수 있도록 안내합니다. 고전적인 데이터 웨어하우스 기법(Inmon, Kimball, Data Vault 2.0)부터 특성 저장소 기반의 ML 활용 사례, Unity Catalog를 통한 데이터 제품화까지 다룹니다.

각 모델링 접근 방식은 강의를 통해 소개된 후, 공유 데이터셋(TPC-H 샘플)을 활용한 실습 데모로 심화 학습이 이루어집니다. 과정의 마지막에는 ERM, 차원 모델링, Data Vault 2.0, 그리고 특성 저장소를 하나의 통합된 워크플로로 실습하는 종합적인 엔드투엔드 실습이 진행됩니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아야 합니다. ‘Next Lesson’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료된 것으로 표시되지 않을 수 있습니다.

Free

Associate

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.

Free

Onboarding

Data Engineer

Introduction to Python for Data Science and Data Engineering - Korean

이 과정은 Python을 처음 접하는 완전한 초보자를 대상으로 하며, 데이터를 프로그래밍 방식으로 다루는 기초를 제공합니다. 과정은 프로그래밍 표현식, 변수, 데이터 타입에 대한 기본 소개로 시작합니다. 이후 조건문 및 제어문, 함수, 컬렉션 타입, 반복문, 오류 처리, 클래스로 이어집니다. 외부 라이브러리를 활용하여 Python을 확장하는 방법을 배우고, 데이터 분석 및 시각화를 위한 Pandas 라이브러리 사용 경험을 쌓게 되며, Apache Spark를 활용한 Pandas Workflows 확장도 포함됩니다. 마지막으로 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념을 탐험합니다. 과정 전반에 걸쳐 실습 과제를 통해 실습으로 넘어갑니다, 수업 이후에도 프로그래밍 지식을 심화할 수 있는 추가 리소스도 제공됩니다.

Free

Introductory