Introduction to Apache Spark™ - Korean

이 과정은 분산 아키텍처와 대규모 데이터 처리를 위한 실제 응용 프로그램에 중점을 두고 Apache Spark™에 대한 필수 지식을 제공합니다. 참가자는 프로그래밍 프레임워크를 탐색하고 Spark DataFrame API를 배우며 Python 기반 Spark 워크플로를 사용하여 데이터를 읽고, 쓰고, 변환하는 기술을 개발하십시오.

Languages Available: English | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 기본 프로그래밍 지식

- Python에 대한 기본적인 친숙함

- SQL 쿼리(SELECT, JOIN, GROUP BY)에 대한 기본적인 이해

- 데이터 처리 개념에 대한 지식

- 사전 Spark 또는 Databricks 경험이 필요하지 않음

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Get Started with Databricks Platform Administration - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 플랫폼 관리의 기본 사항을 배웁니다. 이 과정은 Databricks 환경 내에서 효과적인 데이터 거버넌스를 위한 필수 구성 요소인 Unity Catalog에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 5개의 모듈로 나누어진 이 과정은 Databricks Workspace에 대한 심층적인 설명을 포함하여 Databricks 인프라와 데이터 인텔리전스 플랫폼에 대한 자세한 소개로 시작됩니다. Unity Catalog 내에서 주요 개념, 아키텍처 및 역할을 다루는 데이터 거버넌스 원칙을 살펴봅니다. 이 과정에서는 클러스터 및 SQL warehouse를 포함하여 Unity Catalog 메타스토어 및 컴퓨팅 리소스 관리를 더욱 강조합니다. 마지막으로, 권한, 세분화된 액세스 및 데이터 개체를 관리하는 방법에 대해 학습하여 데이터 액세스 제어를 마스터합니다. 결국에는 효과적인 데이터 거버넌스를 구현하고, 컴퓨팅 리소스를 최적화하고, 강력한 데이터 보안 전략을 시행하기 위해 Unity Catalog를 관리하는 데 필수적인 기술을 갖추게 됩니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 라이브 Databricks Workspace 환경에서 배운 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 실습 연습으로 마무리됩니다.

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

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.

Get Started with Lakehouse Architecture on Databricks - Korean

이 과정에서는 플랫폼 아키텍처의 관점에서, 특히 레이크하우스 아키텍처의 플랫폼 기반과 관련된 Databricks Data Intelligence Platform를 살펴봅니다. 레이크하우스 기반 플랫폼의 범위, 비전 및 기능에 대해 배우고, Databricks가 주요 클라우드 제공업체와 어떻게 통합되는지 검토하고, 잘 설계된 레이크하우스 Framework을 통해 성공적인 레이크하우스 구현의 주요 기능을 알게 됩니다. 또한 이 과정에서는 필수 아키텍처 원칙, 모범 사례 및 데이터 아키텍처 전략을 다루어 Databricks를 사용하여 조직의 데이터 및 AI 이니셔티브를 가속화하는 데 도움이 됩니다.

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