Data Engineering with Databricks - Korean
이 과정(이전의 'Databricks V3을 이용한 데이터 엔지니어링 과정')은 데이터 전문가가 Databricks Lakehouse Platform을 활용하여 프로덕션을 위해 ETL 파이프라인을 구축할 수 있도록 안내합니다. 수강생들은 Delta Live Tables를 사용하여 다양한 데이터 소스에서 Lakehouse로 새 데이터를 점진적으로 처리하는 파이프라인을 정의하고 예약합니다. 수강생들은 또한 Databricks Workflows를 사용하여 작업을 조정하고 Databricks Repos를 통해 코드를 프로모션합니다.
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이 과정의 두 버전(Spark SQL 및 PySpark) 모두에 적용되는 전제 조건:
클라우드 컴퓨팅 개념(가상 머신, 객체 스토리지 등)에 대한 초급 수준의 이해
데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크와 함께 작업하는 프로덕션 작업 경험
기본 SQL 개념(select, filter, group by, join 등)에 대한 이해
이 과정의 Python 버전(PySpark)에 대한 추가 전제 조건:
Python을 사용한 초급 프로그래밍 경험(syntax, conditions, loops, functions)
Spark DataFrame API를 사용한 초급 수준의 프로그래밍 경험
DataFrameReader 및 DataFrameWriter를 구성하여 데이터 읽고 쓰기
DataFrame 메서드 및 Column 표현식을 사용하여 쿼리 변환 표현
Spark 설명서를 탐색하여 다양한 변환 및 데이터 유형에 대한 내장 기능을 식별
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Mar 04 - 05 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | Korean | $1500.00 |
Apr 08 - 09 | 09 AM - 05 PM (Asia/Seoul) | Korean | $1500.00 |
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