Databricks Fundamentals - Korean

이 과정은 Databricks과 Databricks Data Intelligence Platform에 대한 기본적인 소개를 찾는 모든 사람을 위해 고안되었습니다. 이 과정을 통해 플랫폼의 일부로 제공되는 다양한 기능과 제품을 소개하고 이러한 기능과 제품이 비즈니스의 가속화를 위해 데이터와 AI 자산의 힘을 활용하려는 모든 비즈니스에 가치 있는 이유를 소개합니다.

이러한 비디오는 제안된 순서로 제공되지만 원하는 순서로 시청할 수 있습니다. 또한 Databricks Fundamentals에 대한 인증 평가를 시도하기 전에 사용 가능한 모든 비디오 콘텐츠를 시청하는 것이 좋습니다.

당사는 Databricks 또는 데이터 관리 플랫폼에 대한 사전 기술 지식이 없다고 가정합니다.

Skill Level

Introductory

Duration

Prerequisites

이것은 입문 과정이므로 이 과정에 대한 필수 조건은 없습니다.

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Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Get Started with Data Governance on Databricks - Korean

이 강의에서는 Unity Catalog와 Databricks의 세밀한 접근 통제를 실습 데모와 캡스톤 랩을 통해 탐구하게 됩니다. 테이블 유형, 카탈로그 및 스키마 구성, 그룹 기반 접근 관리, 접근 제어 마이그레이션 전략에 대해 배우게 됩니다. 이 과정에는 행 수준 보안 및 컬럼 마스킹을 사용한 세분화된 접근 제어 적용, 속성 기반 접근 제어, 제어 결합, 제어 마이그레이션, 그리고 포괄적인 거버넌스 구현을 위한 실습 데모가 포함되어 있습니다.

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Free

Onboarding

Get Started with Data Governance on Databricks - Korean

DevOps Essentials for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks를 사용하여 작업하는 데이터 엔지니어를 위해 특별히 설계된 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례와 DevOps 원칙을 살펴봅니다. 참가자는 코드 품질, 버전 제어, 문서화, 테스트와 같은 핵심 주제에 대한 강력한 기반을 구축하게 됩니다. 이 과정에서는 DevOps를 강조하여 핵심 구성 요소, 이점, 데이터 엔지니어링 워크플로 최적화에서 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)의 역할에 대해 다룹니다.

PySpark에서 모듈성 원칙을 적용하여 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 효율적으로 코드를 구성하는 방법을 학습합니다. 실습 경험에는 pytest 프레임워크를 사용하여 PySpark 함수에 대한 단위 테스트를 설계하고 구현하는 것과 DLT 및 Workflows를 사용하여 Databricks 데이터 파이프라인에 대한 통합 테스트를 수행하여 안정성을 보장하는 것이 포함됩니다.

또한 이 과정에서는 Databricks Git 폴더를 사용하여 지속적인 통합 관행을 통합하는 것을 포함하여 Databricks 내에서 필수적인 Git 작업도 다룹니다. 마지막으로 REST API, CLI, SDK, Databricks Asset Bundles(DAB) 등 Databricks 자산에 대한 다양한 배포 방법을 간략하게 살펴보고 파이프라인을 배포하고 관리하는 기술에 대한 지식을 얻습니다.

과정을 마치면 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 모범 사례에 능숙해져서 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.

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

Free

Associate