AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、データアナリストが Databricks で AI/BI Dashboards を設計、作成、公開、運用する方法を学びます。AI/BI Dashboards は、ガバナンスの効いた Unity Catalog のデータを、インタラクティブな可視化、フィルター、Genie 連携と組み合わせることで、ビジネスユーザーがコードを書かずに回答を探索できるようにします。

このコースは、1 つのエンドツーエンドの構築を通じて進めます。まず Unity Catalog のソーステーブルから始め、最終的に公開・監視された複数ページのダッシュボードを完成させます。その過程で、ダッシュボードが Databricks の AI/BI 製品ファミリー全体の中でどのように位置づけられるか、また Genie、データセット、可視化、フィルターがワークフローのどこに当てはまるかを学びます。

扱う内容は次のとおりです。

• AI/BI Dashboards の基礎と、それが Genie および Databricks プラットフォームの他の要素とどのように関係するか。

• Unity Catalog でのソースデータの探索と、SQL を使用した再利用可能なダッシュボードデータセットの設計。

• 可視化（KPI、トレンド、内訳）の作成と、見やすい複数ページのダッシュボードのレイアウト。

• Genie Code を使用して、自然言語のプロンプトから SQL、チャート、フィルターを作成すること。

• フィルターを追加して、ダッシュボードをインタラクティブにし、閲覧者の疑問に応えられるようにすること。

• 適切な人がダッシュボードを表示・編集できるよう、公開、共有、アクセス権の管理を行うこと。

• スケジュールされた更新、キャッシュ、使用状況の監視を伴って、ダッシュボードを本番環境で運用すること。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは以下のようなスキル、知識、能力のある受講者向けに開発されています。

• Databricks ワークスペースに関する基本的な知識。ワークスペースの UI を操作し、ノートブックを開いて使用し、SQL warehouse やその他のコンピューティングリソースをアタッチできること。

• Unity Catalog に関する基本的な知識。3 階層の名前空間（catalog、schema、table）を理解しており、catalog explorer でテーブルを見つけられること。

• 結合（join）を含む SQL の実務的な知識。WHERE、GROUP BY、集計関数を含む SELECT 文を読み書きでき、共有キーで 2 つのテーブルを結合できること。

Outline

• デモ: 必須 - データのセットアップと探索

• AI/BI Dashboard の紹介

• デモ: Dashboard 用データセットの設計

• デモ: ページ 1 の可視化 - KPI と年間トレンド

• デモ: ページ 1 の可視化 - 州・省別の内訳

• ラボ: Dashboard の構築 - NYC Taxi データ

• デモ: Dashboard 向け Genie コード - ページ 2 の構築

• デモ: Dashboard へのフィルターの追加

• デモ: Dashboard の公開と共有

• デモ: Production 環境での Dashboard の実行

• まとめと次のステップ

• ラボ: Taxi Dashboard の拡張と共有

• Bonus - Dashboard キャッシュの概要

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Building ETL Pipelines with SQL - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform 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、増分インジェストのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、Silver-to-Gold 変換のための増分更新を伴うマテリアライズドビュー、宣言型 SCD タイプ 1 およびタイプ 2 ディメンション管理のための AUTO CDC (FLOW AUTO CDC)、および本番オーケストレーションのための SQL ファイルタスクを使用した Lakeflow ジョブについて学習します。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)を通じて、現実的な小売データセットに従います。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Build Data Pipelines with Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Japanese

このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow Spark Declarative Pipelinesを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。このコースは、Lakeflow Spark Declarative Pipelinesを初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します

取り上げるトピックは次のとおりです:

- SQLを使用したSpark Declarative PipelinesにおけるマルチファイルエディタによるETLパイプラインの開発とデバッグ（Pythonコード例付き）

- Spark Declarative Pipelinesがパイプライングラフを通じてパイプライン内のデータ依存関係を追跡する方法

- パイプラインコンピュートリソース、データアセット、トリガーモード、およびその他の詳細オプションの構成

次に、本コースではSpark Declarative Pipelinesにおけるデータ品質の期待値について紹介し、データ整合性を検証・強制するために期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーにガイドします。学習者はその後、スケジューリングオプションを含むパイプラインの本番環境への導入方法、およびパイプラインのパフォーマンスと健全性を監視するためのイベントログ記録の有効化方法について探求します。

最後に、本コースではSpark Declarative Pipelines内でAUTO CDC INTO構文を用いてチェンジデータキャプチャ（CDC）を実装し、slowly changing dimensions（SCDタイプ1およびタイプ2）を管理する方法を解説します。これにより、ユーザーはCDCを自身のパイプラインに統合する準備が整います。

Advanced Data Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使った高度なデータエンジニアリングを学ぶための適切な入り口となります。以下では、このコースに含まれる4つの4時間の各モジュールについて説明します。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、最初のモジュールにおける講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Advanced Techniques with Spark Declarative Pipelines

本コースでは、本番環境向けのストリーミングパイプラインを構築するための、DatabricksのLakeflow Spark Declarative Pipelines（SDP）について解説します。実世界のlakehouseエンジニアリングに不可欠な、高度な設計パターン、堅牢なデータ品質管理、およびクロスプラットフォーム統合について学びます。

コース全体を通じて、最新のデータ取り込みおよび処理技術について深く掘り下げ、レイアウト最適化のためのリキッドクラスタリングや、混合スキーマのイベントに対応するマルチプレックス・ストリーミング・パターンなどのツールを習得します。各モジュールを修了する頃には、スキーマの進化に自信を持って対応し、チェンジデータキャプチャ（CDC）を自動化し、データの整合性を確保する方法が理解できるようになります。

講義と実践的なデモを通じて、以下のことを学びます：

• マルチソースのデータを統一されたブロンズテーブルに取り込むためのマルチフローパイプラインを構築する。

• シルバー層およびゴールド層全体にリキッドクラスタリングとデータ品質の期待値を適用する。

• クロスプラットフォームのデータアクセスを実現するために、Iceberg UniForm を使用したマルチプレックスパターンを実装する。

• AUTO CDC INTO を使用して、SCD タイプ 2 の履歴追跡を自動化する。

• 無効なレコードを監査および管理するための、データ損失ゼロの隔離パイプラインを設計する。

Databricks Data Privacy

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

Databricks Performance Optimization

このコースでは、SparkとDelta Lakeを用いたワークロードと物理レイアウトの最適化手法、およびSpark UIの分析によるパフォーマンス評価とアプリケーションのデバッグ方法を学びます。ストリーミング、流動的クラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonsなどのトピックを網羅します。

Automated Deployment with Declarative Automation Bundles

本コースでは、DevOpsの原則と、Databricks projectsへのその適用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、およびテストの概要から始まり、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインにどのように適用できるかを掘り下げます。

続いて、CI/CDプロセスにおける継続的デプロイメントに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメントに利用できるDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールについて解説します。Declarative Automation Bundles（DAB）について、またそれらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを学びます。DABの主要な構成要素やフォルダ構造、そしてDatabricks内のさまざまなターゲット環境へのデプロイをどのように効率化するかを詳しく掘り下げます。また、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数の環境向けに、変数の追加、修正、検証、デプロイ、およびDeclarative Automation Bundlesの実行を行う方法についても学びます。

最後に、本コースでは、Declarative Automation Bundleをローカルでビルド、テスト、デプロイするためのインタラクティブ開発環境（IDE）としてVisual Studio Codeを紹介し、開発プロセスの最適化を図ります。コースの最後には、GitHub Actionsを使用したデプロイパイプラインの自動化について解説し、Declarative Automation Bundleを活用したCI/CDワークフローの強化について紹介します。

このコースを修了する頃には、Declarative Automation Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化できるようになり、DevOps の実践を通じて効率を向上させることができるようになります

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