Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

이 코스에서는 Databricks Data Intelligence Platform에서 기본적인 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하는 데 필요한 기초 기술을 소개합니다. 워크스페이스를 살펴보고, Unity Catalog를 사용하며, 데이터 엔지니어가 Databricks에서 일상적으로 활용하는 핵심 구성 요소를 학습합니다.

이 코스는 실습 중심으로 진행됩니다. 먼저 워크스페이스에 익숙해진 다음, 각 주제별로 데모와 랩 노트북을 짝지어 진행합니다. 데모에서는 강사 또는 가이드 노트북과 함께 개념을 살펴보고, 랩에서는 방금 학습한 내용을 직접 적용합니다.

다루는 내용은 다음과 같습니다.

• Databricks Data Intelligence Platform의 개요와 Databricks Workspace, Unity Catalog, 노트북이 어떻게 함께 작동하는지.

• Delta Lake 테이블의 생성 및 관리.

• INSERT, UPDATE, DELETE를 사용한 데이터 변경.

• Delta 테이블의 버전 기록 및 타임 트래블 살펴보기.

• Lakeflow Connect 옵션(CTAS, 업로드 UI, COPY INTO)을 사용한 데이터 수집.

• 브론즈, 실버, 골드 계층을 통해 데이터를 변환하는 메달리온 아키텍처 파이프라인 구축.

• Lakeflow Jobs를 사용한 파이프라인 자동화.

• (보너스) Spark Declarative Pipelines를 사용한 선언형 파이프라인 구축.

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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

• 클라우드 데이터 플랫폼에 대한 기본적인 이해. 데이터베이스, 테이블, 쿼리가 무엇인지 개념적으로 이해하고 있어야 합니다.

• SQL에 대한 실무 지식. WHERE, GROUP BY, 집계 함수를 포함한 SELECT 문을 읽고 작성할 수 있으며 INSERT, UPDATE, DELETE를 이해하고 있어야 합니다.

• 데이터 수집, 변환, 파이프라인과 같은 데이터 엔지니어링 개념에 대한 전반적인 이해가 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 기초 내용은 이 코스에서 다룹니다.

Outline

Databricks에서 데이터 엔지니어링 시작하기

• Databricks Data Intelligence Platform

• 데모: Databricks 워크스페이스 둘러보기

• 데모: 데이터를 찾고 테이블 생성하기

• 랩: 테이블 찾기 및 생성

• 데모: INSERT, UPDATE, DELETE를 사용한 데이터 변경

• 랩: Delta 테이블의 데이터 변경하기

• 데모: 버전 기록 및 타임 트래블 살펴보기

• 랩: 버전 기록 및 타임 트래블 활용하기

• 데모: CTAS 및 업로드 UI를 사용한 데이터 수집

• 랩: CTAS를 사용한 데이터 수집

• 데모: COPY INTO를 사용한 증분 데이터 로드

• 랩: 증분 데이터 로드

• 데모: 메달리온 아키텍처 파이프라인 구축

• 랩: 완전한 메달리온 파이프라인 구축

• 데모: Lakeflow Job을 사용한 파이프라인 자동화

• 랩: 파이프라인 작업 자동화

• 데모: 보너스 - Spark Declarative Pipelines를 사용한 선언형 파이프라인 구축

• 랩: 보너스 - 선언형 파이프라인 결과 살펴보기

• 코스 리소스 재설정 또는 정리

• 요약 및 다음 단계

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Databricks Data Privacy - Korean

Databricks 데이터 프라이버시는 데이터 엔지니어가 Databricks Data Intelligence Platform에서 개인 데이터를 찾고, 보호하고, 삭제하고, 책임 있게 관리하는 방법을 가르칩니다. 프라이버시를 Unity Catalog와 Delta Lake 위에 구축된 기술적 결정과 컨트롤의 집합으로 다룹니다. 이 과정은 프라이버시를 보안, 거버넌스, 컴플라이언스와 구분한 뒤, 식별·보호·관리·검증 생명주기와 학습자가 모든 기법에 적용하는 짧은 의사결정 모델을 중심으로 작업을 구성합니다.

학습자는 먼저 Data Classification으로 민감 컬럼을 찾고, 거버넌스 태그로 각 컬럼의 처리 방식을 기록합니다. 태그 기반 속성 기반 액세스 제어(ABAC) 정책으로 해당 컬럼을 보호하고, 중앙 정책이 맞지 않으면 수동 컬럼 마스크와 행 필터를 사용합니다. 비식별화는 솔트 해싱, 별도로 거버넌스되는 볼트를 통한 토큰화, 컬럼 암호화로 더 나아가며, 솔트와 키는 Databricks Secrets에 보관합니다. 삭제권의 경우 요청을 추적하고, 분류와 리니지로 대상자의 데이터를 찾고, DELETE와 MERGE로 삭제 및 변경을 전파한 다음, REORG TABLE ... APPLY (PURGE)와 보존 기간을 고려한 VACUUM으로 기본 파일을 퍼지합니다. 과정은 리니지, 감사 로그, 쿼리 이력, Delta 테이블 이력을 결합하여 각 컨트롤이 작동했는지 보여주는 증거 추적으로 마무리됩니다.

모든 데이터는 합성 데이터입니다. 데모는 한 다국적 소매업체의 데이터 자산을 생명주기를 따라가며, 마스킹된 쿼리 결과, 빈 삭제 확인, 테이블 이력 항목처럼 컨트롤이 작동했다는 증거로 각 단계를 끝냅니다. 시나리오 기반 실습 두 개가 워크플로를 강화합니다. 첫 번째에서는 자회사 고객 테이블의 깨진 보호를 복구합니다. 두 번째에서는 반쯤 완료된 삭제 요청을 마무리하고 완료 증거를 구성합니다. 이 과정은 기술 과정이며 법률 자문을 제공하지 않습니다.

참고:

1. 이 강좌는 '데이터브릭을 사용한 고급 데이터 엔지니어링' 시리즈의 두 번째 강좌입니다.

2. 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.

Languages Available: Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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Professional

Apache Spark Developer

Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Korean

이 과정에서는 Databricks에서 Spark Structured Streaming API를 사용하여 확장 가능하고 내결함성을 갖춘 스트림 처리 애플리케이션을 개발하는 방법을 학습합니다.

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.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

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Associate

Azure Databricks Platform Architect - Korean

이 과정은 Databricks 운영과 관련된 Azure 특화 접점을 다룹니다. 주요 내용으로는 Azure 퍼스트 파티 서비스로서의 배포(포털, ARM/Bicep, Terraform), 자동 ID 관리를 포함한 Microsoft Entra ID 통합, 액세스 커넥터를 통한 스토리지 및 관리 ID 연결, VNet 주입, Private Link 및 서버리스 네트워킹, 고객 관리형 키, Azure 네이티브 모니터링, 정책 및 비용 통합이 포함됩니다. 이 과정은 학습자가 Azure Databricks Platform Architect 인증을 취득할 수 있도록 준비시킵니다.

참고: Databricks Academy는 강의용 슬라이드 덱 사용을 중단하고, Databricks 환경 내 수업 세션을 노트북 기반 형식으로 전환하고 있습니다. 강의 노트북은 Vocareum 랩 환경에서 확인할 수 있습니다.

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Associate