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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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Building Databricks Apps with Genie Code and Lakebase - Korean

Databricks Apps를 사용하면 Databricks 플랫폼에서 직접 대화형 데이터 및 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있습니다. 하지만 성공적인 AI 지원 개발은 단순히 코드를 생성하는 것 이상으로, 효과적인 워크플로를 개발하는 것이 핵심입니다.

이 실습 과정에서는 Genie Code를 AI 개발 어시스턴트로 활용하여 Lakebase 기반의 Databricks App을 처음부터 빌드합니다. 과정을 진행하면서 AI 지원 개발에 대한 실용적이고 반복 가능한 접근 방식을 배웁니다. 여기에는 코드 생성 전 의도를 명확히 명세하기, 작고 검증 가능한 단위로 작업하기, 재사용 가능한 Genie Code Skills 활용하기, 그리고 AI가 생성한 결과물을 단순히 수용하지 않고 검토하고 개선해야 할 대상으로 다루기가 포함됩니다.

Databricks App을 생성 및 배포하고, Lakebase 데이터베이스를 트랜잭션 저장소로 프로비저닝하여 연결하고, CRUD 운영을 구현하며, Genie Code를 사용하여 일반적인 개발 작업을 가속화합니다. 과정을 마치면 작동하는 애플리케이션을 갖추게 될 뿐만 아니라, 향후 소프트웨어 프로젝트에서 AI와 효과적으로 협업하기 위한 실용적인 프레임워크도 습득하게 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
2h
Associate

Questions?

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