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Get Started with Databricks for Data Warehousing - Korean

이 과정에서는 데이터 웨어하우징에 대한 Databricks의 현대적 접근 방식에 대한 포괄적인 개요를 제공하며, 데이터 레이크하우스 아키텍처가 기존 데이터 웨어하우스의 장점과 클라우드의 유연성 및 확장성을 결합하는 방식을 강조합니다. Databricks Data Intelligence Platform에서 데이터 변환 및 분석을 향상시키는 AI 기반 기능에 대해 알아봅니다. 데이터 웨어하우징 실무자를 대상으로 설계된 이 과정은 Databricks에서 고성능 AI 기반 데이터 웨어하우스를 구축하고 관리하는 데 필요한 기본 정보를 제공합니다. 


Languages Available: English | 日本語 | Português BR한국어

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 갖춘 참여자를 위해 개발되었습니다.  

  • 데이터베이스 관리, SQL, 데이터 조작, 저장과 같은 데이터 웨어하우징 원칙과 주제에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

Outline

Databricks 개요

Databricks Data Intelligence Platform

Databricks 워크스페이스 탐색


데이터 웨어하우징을 위한 Databricks 사용

Databricks를 활용한 데이터 웨어하우징 소개

Databricks SQL Warehouses

Delta Lake 개요

Databricks SQL을 사용하여 Delta Lake 기능 사용


데이터 수집 및 변환

Delta Lake UniForm

데이터 수집 기술

데이터 변환

Databricks에서 데이터 변환 살펴보기


데이터 오케스트레이션 및 쿼리 기능

Databricks의 오케스트레이션

서버리스 워크플로 설정 및 관리

Databricks 쿼리 기능


데이터 프레젠테이션

AI/BI 소개

Databricks에서 대시보드 만들기

Genie Spaces 만들기

데이터 웨어하우징 종합 랩

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Data Engineer

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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Free
2h
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.