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

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

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。

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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。

Apache Spark Developer

Introduction to Apache Spark™ - Japanese

この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。

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