Generative AI Fundamentals Accreditation - 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.

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이 과정에서는 Databricks Unity Catalog를 사용한 데이터 거버넌스 및 관리에 대해 알아봅니다. 데이터 거버넌스의 기본 개념부터 시작하여 데이터 레이크 관리의 복잡성과 과제, 그리고 Unity Catalog의 주요 기능을 집중 조명합니다. 그런 다음 Unity Catalog의 아키텍처를 자세히 살펴보고 메타스토어, 스키마, 테이블, 외부 저장소 액세스와 같은 주요 개념을 강조합니다. 보안 및 관리는 Databricks 역할, ID 관리 및 보안 모델을 자세히 설명하면서 철저하게 다루어집니다. 고급 주제에는 세분화된 액세스 제어 및 권한 관리가 포함되어, 학습자에게 Unity Catalog에서 강력한 데이터 거버넌스 및 보안 조치를 구현하는 기술을 제공합니다.

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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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