데이터 엔지니어링을 위한 Azure Databricks: Lakehouse 기반

현대 조직은 확장 가능한 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리합니다. Azure Databricks는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 안정적인 Lakehouse 아키텍처를 구축하는 선도적인 솔루션으로 자리매김했습니다. 이 텍스트 기반 교육 과정에서는 클라우드 데이터 엔지니어링의 기본 개념부터 엔드 투 엔드 데이터 파이프라인 설계에 이르기까지 안내합니다. 업계 표준 패턴과 최신 거버넌스 도구를 사용하여 데이터를 저장, 처리 및 관리하는 방법을 명확하게 이해할 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - Databricks, DBFS 및 Lakehouse 원칙의 핵심 아키텍처를 이해합니다. - PySpark 및 Spark SQL을 사용하여 구조화 및 반구조화 데이터를 처리합니다. - Delta Lake, Delta Tables 및 스키마 진화를 사용하여 안정적인 스토리지 계층을 구현합니다. - Databricks Autoloader 및 Delta Live Tables를 사용하여 지속적인 데이터 섭취를 자동화합니다. - Unity Catalog를 사용하여 데이터 거버넌스, 액세스 제어 및 보안을 구성합니다. - 프로덕션 준비 워크플로우 및 데이터 파이프라인을 배포하고 조정합니다. 필수 클라우드 데이터 개념과 기본 Spark 환경을 탐색하여 시작한 다음 실제 파이프라인 개발로 진행합니다. 서면 수업에서는 데이터 변환, 섭취 자동화, 워크스페이스 관리 등 실제 시나리오를 탐색합니다. 이 교육 과정은 클라우드 데이터 역할로 전환하고자 하는 데이터 엔지니어, 데이터베이스 관리자, 데이터 분석가를 위해 설계되었습니다. Databricks 또는 클라우드 플랫폼에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 읽기를 시작하여 현대적인 클라우드 데이터 엔지니어링의 기초를 구축하십시오.