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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.


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

Skill Level
Associate
Duration
16h
Prerequisites

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
Jul 01 - 02
09 AM - 05 PM (Asia/Seoul)
Korean
$1500.00

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Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Korean

이 교육 과정에서는 Databricks SQL에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 학습자는 데이터를 수집하고, 쿼리를 작성하고, 시각화 및 대시보드를 만들고, 알림을 구성합니다. 이 과정을 통해 Databricks 공인 데이터 분석가 자격증 시험을 준비할 수 있습니다.이 과정은 4시간짜리 두 개의 모듈로 구성됩니다.

 

SQL Analytics on Databricks

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.

AI/BI for Data Analysts

이 과정에서는 비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족하기 위해 Databricks가 제공하는 기능을 사용하는 방법을 알아봅니다. AI/BI 대시보드 및 AI/BI Genie. Databricks 데이터 애널리스트는 플랫폼 내에서 AI/BI 대시보드와 AI/BI Genie Spaces를 만들고, 이해 관계자와 필수 당사자가 이러한 자산에 액세스하는 것을 관리하고, 자산이 수명 동안 편집, 새로 고침 또는 폐기될 때 이러한 자산을 유지 관리하는 태스크를 맡게 됩니다. 이 과정에서는 참가자에게 비즈니스 통찰력을 위한 대시보드를 디자인하는 방법, 이를 공동 작업자 및 이해관계자와 공유하는 방법, 플랫폼 내에서 해당 자산을 유지하는 방법을 교육합니다. 참가자는 또한 Databricks Data Intelligence Engine을 기반으로 하는 AI/BI Genie Spaces를 활용하여 셀프 서비스 분석을 지원하는 방법을 배웁니다.

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Paid
8h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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