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# Databricks 가이드 시작하기

**Databricks**는 데이터 엔지니어링, SQL 분석, 머신러닝, AI 에이전트를 **하나의 플랫폼**에서 수행할 수 있는 통합 데이터 인텔리전스 플랫폼입니다.

이 가이드는 Databricks를 처음 접하는 분부터 프로덕션 운영을 준비하는 분까지, **한국어로 체계적으로 학습**할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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## 어디서부터 시작해야 하나요?

| 상황                     | 시작 페이지                                                                                                                                 |
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| **Databricks가 처음이에요**  | [Databricks란?](/training/02-databricks-overview/what-is-databricks) → [아키텍처](/training/02-databricks-overview/databricks-architecture) |
| **빨리 써보고 싶어요**         | [무료 체험 시작하기](/training/02-databricks-overview/getting-started-trial)                                                                   |
| **데이터 파이프라인을 만들어야 해요** | [데이터 엔지니어링](/training/05-data-engineering/overview)                                                                                    |
| **SQL로 분석하고 싶어요**      | [데이터 웨어하우징](/training/06-data-warehousing/overview)                                                                                    |
| **AI/ML 기능이 궁금해요**     | [머신러닝](/training/09-machine-learning/overview)                                                                                         |
| **AI 에이전트를 만들고 싶어요**   | [AI 에이전트](/training/10-agent-development/overview)                                                                                     |
| **실전 팁이 필요해요**         | [모범 사례 가이드](/blog/overview) 탭으로 이동                                                                                                     |

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## 이 탭의 구성

**Databricks 소개** 탭은 Databricks의 각 기능을 기초부터 심화까지 체계적으로 설명합니다.

| 섹션                 | 내용                                         |
| ------------------ | ------------------------------------------ |
| **Databricks 플랫폼** | Databricks란? 아키텍처, Workspace, Notebook     |
| **레이크하우스 아키텍처**    | Delta Lake, Medallion, Iceberg             |
| **컴퓨트**            | Spark, 클러스터, SQL Warehouse, Serverless     |
| **데이터 엔지니어링**      | Auto Loader, SDP, Lakeflow Connect/Jobs    |
| **데이터 웨어하우징**      | SQL 기능, 테이블/뷰, AI 함수                       |
| **Lakebase**       | OLTP 데이터베이스, Apps 연동                       |
| **Unity Catalog**  | 거버넌스, 접근 제어, 리니지, 공유                       |
| **AI/BI**          | 대시보드, Genie, Metric Views                  |
| **머신러닝**           | MLflow, Model Serving, Feature Engineering |
| **AI 에이전트**        | Vector Search, RAG, Agent Bricks           |
| **보안과 거버넌스**       | SSO, 네트워크, 감사, System Tables               |

> **다른 탭도 확인해보세요**

* **[모범 사례 가이드](/blog/overview)** — 운영 팁, 프롬프트 전략, 배포 패턴
* **[AI/ML & 동향](/blog/guides/genai-concepts/overview)** — LLM, RAG, Agent 아키텍처 배경지식
* **[워크샵](/workshop/overview)** — Genie Code 핸즈온, Smart TV/IoT 실습