Data Management and Governance with Unity Catalog - Korean

데이터 엔지니어의 관점에서 Databricks Data Intelligence Platform에 대해 소개합니다.

이 과정에서는 데이터 거버넌스 및 Databricks Unity Catalog를 사용한 관리에 대해 학습합니다. 데이터 거버넌스의 기본 개념부터 시작하여 데이터 레이크 관리의 복잡성과 과제, Unity Catalog의 주요 기능을 강조합니다. 그런 다음 메타스토어, 스키마, 테이블 및 외부 스토리지 액세스와 같은 주요 개념을 강조하면서 Unity Catalog의 아키텍처를 자세히 살펴봅니다. 보안 및 관리도 철저히 다루며 Databricks 역할, ID 관리, 보안 모델에 대해 자세히 설명합니다. 고급 주제에는 세분화된 액세스 제어 및 권한 관리가 포함되어 있어 학습자는 Unity Catalog에서 강력한 데이터 거버넌스 및 보안 조치를 구현할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다. 이 과정에는 이론 지식을 강화하기 위한 실습 데모와 실습이 포함되어 있습니다.

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

클라우드 컴퓨팅 개념(가상 머신, 개체 스토리지 등)에 익숙하지 않은 초급 사용자
SQL 명령, 집계 함수, 필터 및 정렬, 인덱스, 테이블 및 뷰와 같은 기본 SQL 개념에 대한 중급 수준의 경험.
Python 프로그래밍, jupyter 노트북 인터페이스 및 PySpark 기초에 대한 기본 지식.

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Get Started with Databricks for Machine Learning - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 기본적인 머신 러닝 워크플로를 실행하고 데이터 과학 워크로드를 지원하는 데 필요한 기본 기술을 개발하게 됩니다. Databricks Notebooks를 사용한 기능 엔지니어링과 MLflow를 사용한 모델 수명 주기 추적 등의 주제를 다루며 머신 러닝 실무자의 관점에서 플랫폼을 탐색해 보겠습니다. 또한 Mosaic AI Model Serving을 통한 실시간 모델 추론에 대해 알아보고 AutoML을 통한 모델 개발에 대한 Databricks의 "글래스 박스" 접근 방식을 경험하게 됩니다. 이 과정에는 강사가 진행하는 세 가지 데모가 포함되어 있으며, 데모에서 다룬 개념을 강화하는 포괄적인 랩으로 마무리됩니다.

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Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform을 사용하여 간단한 데이터 분석 워크플로를 수행하고 데이터 웨어하우징 작업을 지원하는 데 필요한 기본 기술을 학습합니다. 작업 공간을 둘러보고 카탈로그, 스키마, 테이블, 컴퓨팅 클러스터, 노트북, 대시보드 등 Databricks의 데이터 객체를 사용하는 방법을 보여드립니다. 그런 다음 기본 데이터 분석 워크플로에 따라 Databricks SQL을 사용하여 데이터를 조작하고, Delta Lake 버전 로그를 사용하여 시간 여행을 하고, 플랫폼 내에서 대시보드를 만들고, 자연어 프롬프트를 사용하여 데이터 탐색을 위한 Genie Space를 만드는 등의 작업을 수행합니다. 또한 Databricks SQL, Delta Live Tables 및 Unity Catalog를 사용하여 Databricks가 데이터 웨어하우징 요구 사항을 어떻게 지원하는지 알아봅니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 실제 Databricks Workspace 환경에서 학습한 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 랩 연습으로 마무리됩니다.

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 간단한 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하고 데이터 웨어하우징 작업을 지원하기 위해 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 사용할 수 있는 기본 기술을 학습합니다. 작업 공간을 둘러보고 카탈로그, 스키마, 볼륨, 테이블, 컴퓨팅 클러스터, 노트북 등 Databricks의 객체를 사용하는 방법을 보여드립니다. 그런 다음, 기본 데이터 엔지니어링 워크플로에 따라 데이터 엔지니어링 작업을 오케스트레이션하기 위해 테이블 생성 및 작업, Delta Lake로 데이터 수집, 메달리온 아키텍처를 통한 데이터 변환, Databricks Workflows 사용 등의 태스크를 수행합니다. 또한 Databricks SQL, Delta Live Tables 및 Unity Catalog를 사용하여 Databricks가 데이터 웨어하우징 요구 사항을 어떻게 지원하는지 알아봅니다. Databricks Labs 구독을 구매하면 이 과정은 실제 Databricks Workspace 환경에서 학습한 내용을 연습할 수 있는 포괄적인 랩 연습으로 마무리됩니다.

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