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Generative AI Fundamentals - Korean

생성형 AI는 새롭게 떠오르는 실험에서 핵심 엔터프라이즈 역량으로 발전하여, 지능형 고객 지원부터 복잡한 Workflows를 자동화하는 AI Agents에 이르기까지 모든 것을 지원하고 있습니다. 


자체 데이터를 기반으로 신뢰성 있는 거버넌스를 갖추어 생성형 AI를 효과적으로 배포하는 방법을 이해하는 조직이 각 산업에서 앞서 나갈 것입니다. 그러나 매주 새로운 모델이 출시되고 기능이 빠르게 진화하는 상황에서, 최신 릴리스를 쫓기보다 생성형AI를 전략적으로 평가하고 신청하는 방법을 아는 것이 더욱 중요합니다. 이 무료 온디맨드 학습을 통해 생성형 AI의 기본 개념—무엇을 할 수 있는지, 어디서 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는지, Databricks에서 안전하게 구현하는 방법—을 빠르게 습득하십시오.


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

Skill Level
Introductory
Duration
2h
Prerequisites

이 콘텐츠는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자를 위해 개발되었습니다.  

• Databricks Fundamentals

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Databricks Data Privacy - Korean

Databricks 데이터 프라이버시는 데이터 엔지니어가 Databricks Data Intelligence Platform에서 개인 데이터를 찾고, 보호하고, 삭제하고, 책임 있게 관리하는 방법을 가르칩니다. 프라이버시를 Unity Catalog와 Delta Lake 위에 구축된 기술적 결정과 컨트롤의 집합으로 다룹니다. 이 과정은 프라이버시를 보안, 거버넌스, 컴플라이언스와 구분한 뒤, 식별·보호·관리·검증 생명주기와 학습자가 모든 기법에 적용하는 짧은 의사결정 모델을 중심으로 작업을 구성합니다.

학습자는 먼저 Data Classification으로 민감 컬럼을 찾고, 거버넌스 태그로 각 컬럼의 처리 방식을 기록합니다. 태그 기반 속성 기반 액세스 제어(ABAC) 정책으로 해당 컬럼을 보호하고, 중앙 정책이 맞지 않으면 수동 컬럼 마스크와 행 필터를 사용합니다. 비식별화는 솔트 해싱, 별도로 거버넌스되는 볼트를 통한 토큰화, 컬럼 암호화로 더 나아가며, 솔트와 키는 Databricks Secrets에 보관합니다. 삭제권의 경우 요청을 추적하고, 분류와 리니지로 대상자의 데이터를 찾고, DELETE와 MERGE로 삭제 및 변경을 전파한 다음, REORG TABLE ... APPLY (PURGE)와 보존 기간을 고려한 VACUUM으로 기본 파일을 퍼지합니다. 과정은 리니지, 감사 로그, 쿼리 이력, Delta 테이블 이력을 결합하여 각 컨트롤이 작동했는지 보여주는 증거 추적으로 마무리됩니다.

모든 데이터는 합성 데이터입니다. 데모는 한 다국적 소매업체의 데이터 자산을 생명주기를 따라가며, 마스킹된 쿼리 결과, 빈 삭제 확인, 테이블 이력 항목처럼 컨트롤이 작동했다는 증거로 각 단계를 끝냅니다. 시나리오 기반 실습 두 개가 워크플로를 강화합니다. 첫 번째에서는 자회사 고객 테이블의 깨진 보호를 복구합니다. 두 번째에서는 반쯤 완료된 삭제 요청을 마무리하고 완료 증거를 구성합니다. 이 과정은 기술 과정이며 법률 자문을 제공하지 않습니다.

참고:

1. 이 강좌는 '데이터브릭을 사용한 고급 데이터 엔지니어링' 시리즈의 두 번째 강좌입니다.

2. SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.

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Free
2h
Professional

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