Advanced Machine Learning Operations - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform 上で純粋な SQL を使用して、本番運用に対応した ETL パイプラインを構築する方法を学びます。受講者は、増分取り込みのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、シルバーからゴールドへの変換処理のための増分更新付きマテリアライズドビュー、宣言的な SCD Type 1 および Type 2 ディメンション管理のための AUTO CDC（FLOW AUTO CDC）、そしてデータ品質の期待値、PRIVATE テーブル、統合モニタリングを備えた本番運用のマルチテーブルパイプラインにこれらのオブジェクトをグループ化するための Apache Spark Declarative Pipelines（SDP）を学習します。このコースでは、メダリオンアーキテクチャ（ブロンズ → シルバー → ゴールド）に沿って、現実的な小売データセットを使用します。Lakeflow ジョブによるオーケストレーションは、ボーナスモジュールとして提供されています。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform におけるデータモデリングアプローチの全領域を実践者向けに解説します。古典的なデータウェアハウス手法（Inmon、Kimball、Data Vault 2.0）から、Feature Store を活用した機械学習ユースケース、さらに Unity Catalog 上の Data Products によるデータの製品化まで幅広く取り上げます。

各モデリングアプローチは講義形式で紹介した後、共有データセット（TPC-H サンプル）を使ったハンズオンデモで理解を深めます。コースの最後には、ERM、ディメンショナルモデリング、Data Vault 2.0、および Feature Store を単一の統合ワークフローで実践する包括的なエンドツーエンドのラボを行います。

注:

このコースには、受講者がコース全体を受講した後に実施する実習ラボが含まれています。SCORM 講義ファイルの場合は、コンテンツの完了後に SCORM ウィンドウを閉じてください。‘Next Lesson’ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORM モジュールが完了として記録されない可能性があります。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

このコースでは、大規模なデータウェアハウジングのデプロイメントにおけるパフォーマンスの最適化、コスト管理、およびセキュリティについて学習します。

このコースは、複数のビジネスユニットにわたって数百から数千のユーザーにサービスを提供する Databricks 環境の管理を担当するデータウェアハウジングの実務者を対象としています。データウェアハウジングの操作を効率的にスケールしながら、高いパフォーマンス、コスト効率、およびセキュリティ基準へのコンプライアンスを維持するために必要なスキルを習得します。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。