SQL Analytics on Databricks - Korean

이 과정에서는 Databricks SQL에 특히 초점을 맞춰 Databricks를 사용하여 데이터 분석을 효과적으로 수행하는 방법을 학습합니다. Databricks 데이터 애널리스트로서 귀하의 책임에는 관련 데이터를 찾고, 잠재적인 응용 프로그램을 위해 데이터를 분석하고, 귀중한 비즈니스 통찰력을 제공하는 형식으로 데이터를 변환하는 것이 포함됩니다.

또한 Databricks Data Intelligence Platform에서 Notebooks, SQL Editor, Databricks SQL과 같은 도구를 사용하여 데이터 객체를 관리하는 역할과 이를 조작하는 방법을 이해하게 됩니다.

또한, 데이터 자산과 전반적인 플랫폼을 관리하는 데 있어 Unity Catalog의 중요성에 대해서도 알아봅니다. 마지막으로, 이 과정에서는 Databricks가 어떻게 성능 최적화를 용이하게 하는지에 대한 개요를 제공하고, Databricks에서 SQL 분석을 실행할 때 내부적으로 발생하는 프로세스를 이해하기 위해 Query Insights에 액세스하는 방법을 알려드립니다.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 데이터 분석 목적으로 SQL을 사용하는 방법에 대한 실무 지식.

- 데이터가 어떻게 생성, 저장, 관리되는지 잘 알고 있어야 합니다.

- 통계 분석에 대한 기본적인 이해.

- CSV, JSON, TXT, Parquet 등 특정 데이터 형식의 구조와 정의적 특성을 이해합니다. - Databricks Data Intelligence Platform의 사용자 인터페이스에 익숙해야 합니다.

Outline

데이터 탐색

Unity Catalog를 데이터 검색 도구로 사용하기
데이터 개체 소유권 이해하기

Unity Catalog를 사용하여 데이터세트 찾아보기 및 검사하기

데이터 가져오기

데이터를 Databricks로 수집하기

UI를 사용하여 Databricks에 데이터 업로드하기

Unity Catalog에 대한 프로그래매틱 탐색 및 데이터 수집

Databricks로 데이터 가져오기

SQL 실행

Databricks SQL 및 Databricks SQL 웨어하우스

통합 SQL 편집기

Databricks SQL을 사용한 데이터 조작 및 변환

Databricks SQL을 사용하여 뷰 만들기

테이블 조작 및 분석

쿼리 분석

Databricks Photon 및 Databricks의 최적화

쿼리 인사이트

SQL 분석을 위한 모범 사례

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Databricks Performance Optimization - Korean

이 과정에서는 Spark와 Delta Lake를 활용해 워크로드와 물리적 레이아웃을 최적화하는 방법을 배우고, Spark UI를 분석하여 성능을 평가하고 애플리케이션을 디버깅하는 방법을 익히게 됩니다. 스트리밍, 유동적 클러스터링, 데이터 스키핑, 캐싱, 포토네이션 등 다양한 주제를 다룰 예정입니다.

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

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.

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Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines - Korean

이 과정은 프로덕션 수준의 스트리밍 파이프라인을 구축하기 위한 Databricks의 Lakeflow Spark Declarative Pipelines(SDP)를 심층적으로 다룹니다. 여러분은 실제 레이크하우스(Lakehouse) 엔지니어링에 필수적인 고급 설계 패턴, 견고한 데이터 품질 관리 기법, 그리고 크로스 플랫폼 통합 방안을 학습하게 될 것입니다.

과정 전반에 걸쳐 여러분은 최신 데이터 수집 및 처리 기법을 깊이 있게 탐구하며, 레이아웃 최적화를 위한 Liquid Clustering이나 혼합 스키마 이벤트를 처리하는 Multiplex Streaming 패턴과 같은 도구들을 완벽하게 익히게 됩니다. 모든 모듈을 마치고 나면, 스키마 진화(Schema Evolution)에 자신 있게 대처하고, 변경 데이터 캡처(CDC)를 자동화하며, 데이터 무결성을 확실하게 보장하는 방법을 습득하게 될 것입니다.

강의와 실습 데모를 통해 여러분은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다.

• 다중 소스에서 유입되는 데이터를 단일화된 Bronze 테이블로 수집하는 다중 흐름(Multi-flow) 파이프라인을 구축합니다.

• 실버 및 골드 레이어 전반에 걸쳐 리퀴드 클러스터링과 데이터 품질 기대치를 적용합니다.

• 크로스 플랫폼 데이터 접근을 위해 Iceberg UniForm을 활용한 Multiplex 패턴을 구현합니다.

• `AUTO CDC INTO` 기능을 사용하여 SCD Type 2 이력 추적을 자동화합니다.

• 유효하지 않은 레코드를 감사하고 관리하기 위한, 데이터 손실이 전혀 없는 격리(Quarantine) 파이프라인을 설계합니다.

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.

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