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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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SQL Programming and Procedural Logic - Korean

이 과정에서는 Databricks 내에서 핵심 SQL 프로그래밍 및 절차적 로직 기술을 탐색하며, 모듈화되고 유지 관리 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 분석 워크플로를 구축하는 방법에 중점을 둡니다. Common Table Expressions(고급 재귀 CTE 포함), 임시 뷰 및 테이블과 같은 세션 범위 객체, User Defined Functions와 같은 주요 SQL 구문을 학습하여 SQL 개발을 더 깔끔하고 재사용 가능하게 만드는 방법부터 시작합니다. 그런 다음 복합 문, 변수, 제어 흐름, 조건문, 루프 및 강력한 오류 처리를 사용하는 고급 SQL 스크립팅 기법을 통해 구조화되고 유연한 SQL 프로세스를 생성하는 방법을 안내받습니다. 또한 ACID 준수 다중 문 트랜잭션을 사용하여 이러한 다단계 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 방법도 학습합니다. 마지막으로 로직을 SQL Stored Procedures로 캡슐화하고 Lakeflow Jobs 및 마이그레이션 전략으로 복잡한 워크플로를 오케스트레이션하여 레거시 작업을 Databricks 플랫폼의 전체 기능을 활용하는 모듈화된 자동화 파이프라인으로 전환하는 방법을 알아봅니다.

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.

Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

Questions?

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