Databricks Data Intelligence Platform으로 데이터 웨어하우징의 탄탄한 기초를 다져 보세요! Databricks와 레이크하우스 아키텍처가 현대적인 SQL 및 BI 스택을 조직에 어떻게 제공하는지 배우고, 데이터 저장 기법부터 컴퓨팅 최적화까지 Databricks SQL 제품의 핵심 구성 요소를 살펴봅니다.

Data Intelligence Platform에서의 SQL

SQL을 위한 레이크하우스의 이점

Databricks SQL 살펴보기

데이터 살펴보기

Partner Connect

Databricks SQL의 핵심 자산

Databricks SQL 자산 분류하기

쿼리 만들기

시각화 만들기

Databricks에서의 데이터 웨어하우징

레이크하우스 아키텍처를 위한 견고한 데이터 기반을 구축해 보세요! Databricks SQL의 기능을 사용해 데이터를 수집하고, 변환하고, 모델링하는 방법을 배웁니다. GUI 기반과 프로그래밍 방식 접근법으로 메달리온 아키텍처를 구현하고, 어떤 분석 워크로드에도 대비된 데이터 생태계를 만드는 방법을 익힙니다.

데이터 적재

GUI 기반 데이터 수집

레이크하우스 준비하기

데이터 수동 업로드

COPY INTO 사용하기

Auto Loader 활용하기

데이터 변환

SQL과 메달리온 아키텍처

커피 데이터 레이어 만들기

원시 테이블 정리하기

실버 계층 생성하기

고액 보험료 청구 테이블 생성하기

Databricks SQL로 데이터 엔지니어링

Databricks SQL로 강력한 데이터 인사이트를 만들어 보세요! 쿼리를 작성하고, 시각화를 생성하며, 플랫폼 내 Databricks 기능을 활용해 대시보드를 구성하는 방법을 배웁니다. SQL 코드, 필터, 매개변수를 활용해 최종 사용자용 견고한 분석 애플리케이션을 만드는 실습을 진행합니다.

Data Intelligence Platform에서 쿼리하기

Options

Query

Both

Visualization

Databricks SQL의 분석 자산

커피 데이터셋 질의하기

보험 청구 분석하기

함수로 쿼리 보강하기

쿼리 결과 시각화하기

애널리틱스 애플리케이션 만들기

Partner Connect의 역할

커피 데이터 대시보드

대시보드에 필터 추가하기

쿼리에서 파라미터 사용하기

경영진 대시보드 만들기

Databricks SQL로 데이터 분석

마지막 장에서는 Databricks 플랫폼의 차별화된 기능을 활용하는 고급 기법을 배웁니다. 윈도 함수를 사용해 고속·고변화 데이터를 처리하고, 유입되는 데이터셋을 병합하는 방법을 익힙니다.

일반적인 데이터 엔지니어링 패턴

Append vs. CDC

커피 판매 데이터 업데이트하기

SQL로 데이터 최적화하기

INSERT 사용하기

MERGE 사용하기

고급 데이터 분석 패턴

윈도 함수와 서브쿼리 이해하기

매장별 커피 매출 분석하기

서브쿼리 작성하기

윈도우 함수 사용하기

윈도 함수와 서브쿼리 함께 사용하기

강의 정리

Databricks SQL 고급 패턴

모든 조직은 핵심 비즈니스 인텔리전스 분석을 수행하기 위한 데이터 웨어하우징 역량이 필요합니다. 그동안 이러한 요구를 충족하기 위한 다양한 도구가 있었지만, 종종 서로 분리된 기술 스택으로 운영되어 현대적 데이터 요구와 확장성에 대응하기 어려웠습니다.

Databricks는 조직의 다양한 분석 요구를 충족할 수 있는 강력한 Data Intelligence Platform입니다. Databricks SQL을 활용하면 레이크하우스 아키텍처에서 곧바로 고도로 확장 가능하고 성능이 뛰어난 데이터 웨어하우스 솔루션을 사용할 수 있습니다.

이 강의에서는 Databricks SQL의 핵심 구성 요소와 워크플로를 소개합니다.

먼저, Databricks SQL을 사용해 다양한 데이터 엔지니어링 작업을 수행하고 메달리온 아키텍처를 따라 데이터를 이동시켜 데이터 팀에 제공하는 방법을 배웁니다. 많은 데이터 엔지니어가 사용하는 일반적인 기법, 다양한 데이터 저장 방식 중에서의 선택 기준, 그리고 데이터를 최신 상태로 유지하는 방법을 학습합니다.

다음으로, 업계의 많은 데이터 분석가처럼 Databricks SQL로 데이터를 분석하는 방법을 익힙니다. ANSI 기반 SQL로 자주 쓰이는 함수와 기법을 배우고, 플랫폼 내에서 시각화와 대시보드를 만들어 데이터로 스토리를 효과적으로 전달합니다.

마지막으로, Databricks 플랫폼의 차별화된 기능을 활용하는 고급 기법을 학습합니다. 윈도 함수로 고속·고변화 데이터(빠르게 변하는 데이터)를 처리하고, 유입되는 데이터셋을 서로 병합하는 방법을 익히게 됩니다.

모든 조직은 핵심 비즈니스 인텔리전스 분석을 수행하기 위한 데이터 웨어하우징 역량이 필요합니다. 수년 동안 이러한 요구를 충족하기 위해 다양한 도구들이 있었지만, 종종 서로 분리된 기술 스택이어서 현대적인 데이터 요구와 확장성을 따라잡는 데 어려움을 겪었습니다.

Databricks는 조직의 다양한 분석 요구를 충족할 수 있는 강력한 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다. Databricks SQL을 활용하면 조직은 레이크하우스 아키텍처 내에서 직접 초확장성과 뛰어난 성능을 갖춘 데이터 웨어하우스 솔루션을 사용할 수 있습니다.

이 강의에서는 Databricks SQL의 핵심 구성 요소와 워크플로를 소개합니다.

먼저 Databricks SQL을 사용해 다양한 데이터 엔지니어링 작업을 수행하고, 메달리온 아키텍처를 따라 데이터를 이동시켜 데이터 팀에 제공하는 방법을 배우게 됩니다. 데이터 엔지니어들이 사용하는 일반적인 기법, 다양한 데이터 저장소 기법 중에서 선택하는 방법, 그리고 데이터를 최신 상태로 유지하는 방법을 배우게 됩니다.

다음으로, 업계의 많은 데이터 분석가들처럼 Databricks SQL에서 데이터를 분석하는 방법을 배우게 됩니다. ANSI 기반 SQL을 사용한 일반적인 함수와 기법을 배우고, 이어서 플랫폼 내 시각화와 대시보드를 만들어 데이터를 더 효과적으로 전달하는 방법을 익히게 됩니다.

마지막으로, Databricks 플랫폼의 핵심 차별점을 활용하는 몇 가지 더 고급 기법을 배우게 됩니다. 윈도우 함수를 사용해 빠르게 변화하고 유입 속도가 높은 데이터를 처리하는 방법을 배우고, 들어오는 데이터 세트를 함께 병합할 수 있게 됩니다.

Intermediate SQL

Introduction to Databricks

레이크하우스 아키텍처에서 데이터 엔지니어링, 분석, 실시간 데이터 워크플로를 위한 Databricks SQL 학습.

Databricks SQL 입문

Lakehouse 아키텍처에서 데이터 엔지니어링, 분석, 실시간 데이터 워크플로우를 위한 Databricks SQL을 학습하십시오.

주니어 데이터 엔지니어 Databricks에서

데이터 분석가 Databricks에서

Data Manager

분석 애플리케이션 만들기

분석 애플리케이션이란?

필터와 매개변수

Databricks SQL의 대시보드

실습해 봅시다!

Databricks SQL로 데이터 분석 - 애널리틱스 애플리케이션 만들기

애널리틱스 애플리케이션 만들기

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