Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Japanese

本コースでは、大規模なデータウェアハウス環境のパフォーマンス最適化、コスト管理、およびセキュリティについて解説します。

本コースは、複数の事業部門にまたがり数百人から数千人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ス実務者を対象としています。本コースを受講することで、高いパフォーマンスとコスト効率を維持しつつ、セキュリティ基準への準拠を確保しながら、データウェアハウス運用を効率的に拡張するために必要なスキルを習得できます。

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。

Languages Available: English | Português BR | 한국어 | Español | française

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• SQLの熟練度

• データウェアハウス、データプラットフォームのアーキテクチャ、または管理の経験

• クラウド全般に関する経験と知識

Outline

効率的なデータ取り込みと保存

• 大規模データアーキテクチャの概要

• 大規模なデータウェアハウスへのデータ取り込み

• デモ: Lakeflow を活用した大規模なデータ取り込みと変換

• ラボ: Lakeflow を使用した取り込みと変換

• Lakehouse Federationと海外カタログ

マルチワークスペース戦略

• Databricks のアカウントとワークスペースの概要

• 複数のワークスペースに対応したアーキテクチャ設計

• 大規模環境におけるUnity Catalogのアーキテクチャ設計

• 大規模環境におけるデータ共有

ワークスペースのセキュリティとガバナンス

• データウェアハウスエンタープライズセキュリティ

• Unity Catalog を使用したデータの保護

• デモ: UCへのFGACの実装

• ラボ: ABACを活用した大規模なガバナンスの適用

アイデンティティと管理

• Databricks アイデンティティ

• 企業におけるDatabricksソリューションの導入

• デモ: DABとGitOpsを活用したソリューションの導入

• Databricksの監査と監視

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Skills@Scale

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Upcoming Public Classes

Advanced Machine Learning with Databricks - Japanese

このコースはデータサイエンティストおよび機械学習の実務者を対象としており、4時間のモジュールが2つで構成されています。

Machine Learning at Scale

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

Advanced Machine Learning Operations

このコースでは、機械学習ライフサイクルと MLOps に関する包括的な理解を提供し、データおよびモデル管理、テスト、スケーラブルなアーキテクチャのベストプラクティスを重点的に取り上げます。CI/CD、パイプライン管理、環境の分離などの主要な MLOps コンポーネントを網羅しながら、Declarative Automation Bundles (DABs)、Lakeflow ジョブ、Model Serving など、自動化およびインフラ管理のための Databricks のツールを紹介します。モニタリング、カスタムメトリクス、ドリフト検出、モデルロールアウト戦略、A/B テスト、および信頼性の高い MLOps システムの原則について学び、Databricks における機械学習プロジェクトの実装と管理を総合的なビューで理解できるようになります。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。