Output 01
Track Cloud · CL-03
Azure Data
AI가 믿고 쓸 수 있는 데이터 기반을 Microsoft Fabric으로 만듭니다.
- 대상
- 데이터 엔지니어 · 데이터 분석가 · 데이터 거버넌스 담당자
- 기간
- 2일 ~ 5일
- 형식
- 핸즈온 랩
- 권장 인원
- 10 ~ 20명
- 선수지식
- SQL 기초, 실습용 Fabric 용량 또는 체험판
Overview
과정 개요
Microsoft Fabric과 Data Factory로 데이터를 수집 · 변환 · 분석하는 파이프라인을 만들고, Purview로 데이터 거버넌스를 적용하는 핸즈온 과정입니다. AI 활용을 전제로 한 데이터 준비까지 다룹니다.
다루는 도구
Microsoft FabricData FactoryPurview
Fit
우리 조직에 맞는 과정인지
먼저 확인하세요
맞지 않는 경우에는 더 적합한 과정이나 진행 방식을 함께 안내드립니다.
이런 조직에 맞습니다
Good fit- 흩어진 데이터를 한곳에 모아 분석 · AI 활용 기반을 만들려는 조직
- Microsoft Fabric 도입을 검토하거나 막 시작한 조직
- 데이터 분류 · 계보 등 거버넌스 체계를 세워야 하는 조직
이런 경우에는 맞지 않습니다
Not a fit- 보고서 작성 위주의 현업 분석가만으로 구성된 경우 — 분석 도구 과정이 더 맞습니다
- Fabric 용량이나 체험판을 준비할 수 없는 경우
- AI 애플리케이션 개발이 주 목적인 경우 — CL-01 과정이 맞습니다
Curriculum
차시별 커리큘럼
총 18시간(3일) 기준 차시표입니다. 조직 상황에 맞춰 2일 ~ 5일 범위에서 조정합니다.
강의 3차시 실습 7차시
Day 1
6시간 · 3개 차시-
01
데이터 플랫폼과 Microsoft Fabric 개요
- Fabric의 구성 요소와 OneLake
- 기존 데이터 플랫폼과의 비교
-
02
OneLake와 Lakehouse 구성
- 작업 영역과 Lakehouse 생성
- 파일 · 테이블 적재
-
03
Data Factory 파이프라인으로 데이터 수집
- 원본 연결과 복사 작업
- 스케줄 · 매개 변수 · 오류 처리
Day 2
6시간 · 3개 차시-
04
데이터 변환 — Dataflow Gen2와 노트북
- Dataflow Gen2로 정제 · 결합
- 노트북으로 대용량 변환
-
05
Warehouse와 SQL 분석
- Warehouse 테이블 설계
- SQL로 분석 쿼리 작성
-
06
시맨틱 모델과 보고서
- 시맨틱 모델 구성
- Power BI 보고서 연결
Day 3
6시간 · 4개 차시-
07
데이터 거버넌스와 Purview
- 데이터 거버넌스의 구성 요소
- Purview의 역할과 적용 범위
-
08
데이터 분류와 계보
- 민감도 레이블과 분류 적용
- 데이터 계보 확인
-
09
AI를 위한 데이터 준비
- AI 활용을 전제로 한 데이터 품질 기준
- RAG · 분석용 데이터 구조
-
10
우리 조직 데이터 파이프라인 설계
- 조직 데이터 원본 기반 설계안 작성
- 팀별 설계 리뷰
Deliverables
수료 후 조직에 남는 것
교육이 끝나면 아래 결과물을 그대로 가져가 현업에서 이어 쓰실 수 있습니다.
Output 02
Purview 분류 · 계보가 적용된 데이터 자산 목록
Output 03
우리 조직 데이터 원본 기준으로 작성한 파이프라인 설계안
Certification
연계 Microsoft 인증
강사 김영욱이 보유한 Microsoft 인증 가운데 이 과정과 범위가 겹치는 자격입니다.
- DP-900 Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
FAQ
자주 묻는 질문
Fabric 라이선스가 없어도 실습할 수 있나요?
체험판으로 대부분의 실습이 가능합니다. 사전 협의 때 조직의 Fabric 용량 상황을 확인해 실습 방식을 정합니다.
우리 회사 데이터로 실습할 수 있나요?
보안 정책이 허용하면 가능합니다. 어렵다면 가상 데이터로 진행하고 마지막 설계 차시에서 조직 데이터 기준으로 적용 방법을 정리합니다.
Power BI 과정도 포함되나요?
시맨틱 모델과 보고서 연결까지 다룹니다. 보고서 디자인 자체를 깊게 다루려면 별도로 조정합니다.
Azure Data, 우리 조직에 맞춰 설계해 드립니다
요청서의 "강의 주제"에 이 과정명이 자동으로 입력됩니다. 희망 일정과 인원만 남겨 주세요.