Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Korean

이 과정에서는 Databricks Lakehouse Platform을 사용하여 확장 가능하고 분석에 적합한 데이터 모델을 설계하는 방법을 학습합니다. 이 과정은 기본 데이터 모델링 원칙, 고급 웨어하우징 및 머신 러닝 사용 사례, 최신 데이터 제품 설계를 다루는 3개 모듈로 구성되어 있습니다. Inmon의 CIF, Kimball의 차원 모델링, Data Vault 2.0과 같은 핵심 방법론을 살펴보고, Databricks에서 이러한 전략을 구현하는 방법에 대한 실제 데모도 살펴봅니다. 

실습 랩을 통해 ER 다이어그램을 작성하고, SCD 유형 2 변환을 적용하고, ML 워크플로를 위한 특징점을 만듭니다. 또한 이 과정에서는 데이터 제품의 개념을 소개하고 제품 사고, 거버넌스, 의미적 일관성이 어떻게 확장 가능한 교차 도메인 통합을 가능하게 하는지 설명합니다. 이 과정을 마치면 통합된 Lakehouse 아키텍처에서 데이터를 효과적으로 모델링, 관리하고 운영할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

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이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.

이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.

마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.

본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

참고: 이 강좌는 ‘Databricks을 사용한 고급 데이터 엔지니어링’ 시리즈의 네 번째 강좌입니다.

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이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform를 사용하여 간단한 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하고 데이터 웨어하우징 노력을 지원할 수 있는 기본 기술을 배웁니다. 워크스페이스을 둘러보고 카탈로그, 스키마, 볼륨, 테이블, 컴퓨팅 클러스터 및 Notebooks와 같은 Databricks의 개체로 작업하는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 기본 데이터 엔지니어링 워크플로에 따라 테이블 생성 및 작업, Delta Lake로 데이터 수집, 메달리온 아키텍처를 통한 데이터 변환, Databricks Workflows를 사용하여 데이터 엔지니어링 작업 오케스트레이션과 같은 작업을 수행합니다. 또한 Databricks가 Databricks SQL, Lakeflow 선언적 파이프라인 및 Unity Catalog를 사용하여 데이터 웨어하우징 요구 사항을 지원하는 방법도 알아봅니다. 

Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks 워크스페이스 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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