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Get Started with Databricks for Data Warehousing - Korean

이 과정은 Databricks의 현대적인 데이터 웨어하우징 접근 방식에 대한 포괄적이고 실습 중심의 개요를 제공하며, 데이터 레이크하우스 아키텍처가 기존 데이터 웨어하우스의 강점과 클라우드의 유연성 및 확장성을 어떻게 결합하는지를 중점적으로 다룹니다. 가상의 소매업체(Vintage Audio Co.)를 대상으로 엔드투엔드 작업을 수행하면서, 워크스페이스를 탐험하고, 거버넌스가 적용된 Unity Catalog 테이블을 쿼리하며, 분석 읽기를 위해 Unity Catalog 관리형 테이블을 빠르게 유지하고, Auto Loader로 데이터를 증분 로드하고, 스타 스키마를 모델링하며, Unity Catalog 메트릭 뷰를 통해 일관된 인사이트를 제공합니다. 이 모든 작업은 AI 기반 기능(Predictive Optimization, Genie Code)이 전반에 걸쳐 내장된 단일 거버넌스 환경에서 이루어집니다.

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

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

• 데이터 웨어하우징 도메인에 대한 기본적인 이해(데이터 웨어하우스, 테이블, BI 도구가 무엇인지).

• SQL에 대한 실무 지식(WHERE, GROUP BY, 집계 함수, 조인을 사용하는 SELECT).

• 사전 Databricks 지식은 필요하지 않습니다. Databricks 관련 개념(Unity Catalog, Delta Lake, SQL Warehouses, metric views)은 등장할 때마다 소개됩니다.

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Get Started with Databricks: End to End - Korean

이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 포괄적인 실습 입문 과정입니다. 워크스페이스에서 시작하여 AI 및 머신 러닝 소개로 마무리되는 하나의 엔드투엔드 여정을 따라가며, Databricks에서 데이터를 다루는 데 필요한 일상적인 기술을 습득합니다.

이 과정에서 다루는 내용:

• Databricks 워크스페이스 탐색, compute 옵션, Lakehouse와 Genie 경험 비교.

• Unity Catalog를 통한 데이터 이해 및 수집(파일 업로드 및 카탈로그 탐색기 포함).

• Databricks Notebooks에서 작업하고 Genie Code를 활용하여 코드 작성 및 디버깅.

• SQL로 데이터 쿼리, 저장된 쿼리 관리, 대시보드 및 시각화 구축.

• Genie Agents를 활용한 자연어 기반 데이터 탐색.

• MLflow 및 Data Science Agent를 활용한 AI 및 머신 러닝 소개.

이 과정을 마치면 Databricks 탐색, Unity Catalog에서 데이터 검색 및 거버넌스, AI 지원을 통한 SQL 및 노트북 코드 작성, 대시보드 구축, Genie를 활용한 데이터 탐색에 익숙해질 것입니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

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

Free
2h
instructor-led
Onboarding

Questions?

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