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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.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 

Skill Level
Associate
Duration
3h
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.

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Get Started with Databricks: End to End - Korean

이 과정은 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 포괄적인 실습 입문 과정입니다. 워크스페이스에서 시작하여 AI 및 머신 러닝 소개로 마무리되는 하나의 엔드투엔드 여정을 따라가며, Databricks에서 데이터를 다루는 데 필요한 일상적인 기술을 습득합니다.

이 과정에서 다루는 내용:

Databricks 워크스페이스 탐색, compute 옵션, Lakehouse와 Genie 경험 비교.Unity Catalog를 통한 데이터 이해 및 수집(파일 업로드 및 카탈로그 탐색기 포함).Databricks Notebooks에서 작업하고 Genie Code를 활용하여 코드 작성 및 디버깅.SQL로 데이터 쿼리, 저장된 쿼리 관리, 대시보드 및 시각화 구축.Genie Agents를 활용한 자연어 기반 데이터 탐색.MLflow 및 Data Science Agent를 활용한 AI 및 머신 러닝 소개.

이 과정을 마치면 Databricks 탐색, Unity Catalog에서 데이터 검색 및 거버넌스, AI 지원을 통한 SQL 및 노트북 코드 작성, 대시보드 구축, Genie를 활용한 데이터 탐색에 익숙해질 것입니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우, 콘텐츠를 완료한 후 반드시 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘Next Lesson’ 버튼을 클릭하지 마세요. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Paid & Subscription
3h
Lab
Onboarding

Questions?

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