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파워 BI DAX 함수는 Power BI 보고서에서 합계, 비율, 조건별 실적, 전년 대비 증감과 같은 계산을 만들 때 사용합니다. 엑셀 함수와 비슷해 보이지만 셀 주소가 아니라 테이블과 열을 기준으로 계산하고, 이용자가 선택한 필터에 따라 결과가 달라진다는 점이 특징입니다. 처음부터 수백 개의 함수를 외울 필요는 없습니다. 측정값과 계산 열의 차이를 이해하고 SUM, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT, DIVIDE, CALCULATE … Read more

파워 BI 대시보드 만들기는 Power BI Desktop에서 차트를 배치하는 작업과 조금 다릅니다. 많은 초보자가 Desktop의 여러 페이지짜리 화면을 대시보드라고 부르지만, Power BI에서 대시보드는 온라인 Power BI 서비스에 있는 한 페이지짜리 캔버스를 뜻합니다. 먼저 보고서를 만든 뒤 필요한 시각적 개체를 타일로 고정해 대시보드를 구성합니다. 이 글에서는 Excel 데이터를 활용해 보고서를 만든 상태를 기준으로 게시, 타일 고정, … Read more

파워 BI 엑셀 연동은 Power BI를 처음 사용하는 사람이 가장 쉽게 시작할 수 있는 방법입니다. 기존에 관리하던 매출표, 고객 목록, 예산 파일을 그대로 활용할 수 있기 때문입니다. 다만 파일을 선택해 불러오는 것만으로 작업이 끝나는 것은 아닙니다. 엑셀 표의 구조, 가져오기 방식, 원본 파일 위치에 따라 이후 새로고침 방법이 달라집니다. 이 글에서는 단순한 Excel 시트를 Power … Read more

파워 BI 사용법을 처음 배우면 프로그램 설치보다 ‘어떤 순서로 작업해야 하는지’가 더 어렵게 느껴집니다. Power BI 화면에는 데이터, 모델, 보고서와 같은 여러 보기가 있고 Power Query, DAX, 대시보드처럼 낯선 용어도 많기 때문입니다. 하지만 전체 흐름은 생각보다 단순합니다. 데이터를 가져오고, 필요한 형태로 정리하고, 관계를 확인한 다음, 차트와 표를 배치해 보고서를 만드는 과정입니다. 이 글에서는 실무에서 가장 … Read more

Databricks Data Engineer Associate 자격증은 단순한 스펙이 아니라, AI·분석·서비스 운영을 실제로 굴리는 데이터 엔지니어링 역량을 “플랫폼 관점”에서 증명하는 수단입니다. 특히 기업들이 레이크하우스/데이터 인텔리전스 플랫폼 기반으로 데이터 파이프라인을 표준화하면서, Databricks Data Engineer Associate 자격증은 ETL/ELT, Delta Lake, 운영 자동화, 거버넌스까지 한 번에 검증할 수 있는 대표 자격으로 자리 잡았습니다. 아래에서는 AI 전문가 관점에서 왜 지금 Databricks … Read more

Databricks Data Engineer Associate는 단순히 Spark 문법이나 기능을 묻는 시험이 아닙니다. 이 시험의 본질은 “데이터 엔지니어링 전반을 구조적으로 이해하고 있는가”, 그리고 “Databricks Lakehouse 환경에서 데이터를 어떻게 설계·운영할 것인가”를 검증하는 데 있습니다. 이 글에서는 실제 시험 범위 전체 구조, 영역별 출제 의도와 핵심 개념, 자주 나오는 함정 포인트, 효율적인 학습 우선순위 까지 상세하게 정리합니다. Databricks Data … Read more

데이터 엔지니어링과 AI 분야로 커리어를 확장하려는 분들이라면 Databricks 자격증을 한 번쯤은 고민하게 됩니다. Databricks 자격증은 단순히 특정 툴 사용법을 묻는 시험이 아니라, Lakehouse 아키텍처 기반의 데이터 처리·분석·AI 활용 전반을 이해하고 있는지를 검증하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 이 글에서는 Databricks 자격증을 처음 접하는 분들도 빠르게 전체 구조를 파악할 수 있도록 정리합니다. Databricks 자격증 왜 중요한가 Databricks가 … Read more

GEO란 Generative Engine Optimization(생성형 엔진 최적화)의 약자입니다. 한 문장으로 정리하면, ChatGPT·Perplexity·Google의 AI 요약(예: AI Overviews)·Microsoft Copilot 같은 “생성형 답변 엔진”이 내 콘텐츠를 이해하고, 요약/인용/추천하도록 만드는 최적화 전략입니다. 검색 결과의 “순위”를 올리는 SEO와 달리, GEO란 AI가 만들어주는 ‘답변’ 속에 내 브랜드/콘텐츠가 ‘근거’로 들어가거나 인용되는 것이 핵심 목표입니다. 1) GEO가 뜨는 이유: 검색이 “링크”에서 “답변”으로 이동 중 … Read more

FDE가 되려면 어떤 역량이 필요할까요? AI와 데이터 기술이 고도화되면서 기업들은 더 이상 “무엇을 도입할 것인가”보다 “어떻게 현장에 안착시킬 것인가”를 더 크게 고민하고 있습니다. 이 변화의 중심에 있는 역할이 바로 Forward Deployed Engineer(FDE)입니다. 이 글에서는 다음 세 가지 질문을 하나의 흐름으로 깊이 있게 다룹니다. FDE가 되려면 어떤 역량이 필요한가? 전략 컨설팅 이후, 왜 FDE가 반드시 필요해지는 … Read more

팔란티어 FDE에 대한 관심이 높아지고 있는데요, AI와 데이터 기술이 기업의 핵심 경쟁력이 된 오늘날, 단순히 기술을 잘 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기술이 실제 현장에서 쓰이고, 조직의 의사결정과 업무 방식을 바꾸며, 성과로 이어져야 비로소 성공이라고 할 수 있습니다. 이러한 문제의식 속에서 등장한 개념이 바로 Forward Deployed Engineer(FDE)이며, 이 일하는 방식은 팔란티어(Palantir)에서 본격적으로 정립되었습니다. 이 글에서는 Forward … Read more