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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- 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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