メインコンテンツへジャンプ

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応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)、テストといった中核概念の概要から始め、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適用する方法を探求します。


コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles(DAB)について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。


最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境(IDE)として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。


本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。


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

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites

このコースの内容は、次のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• Databricks platformに関する深い知識を有し、Databricks workspaces、Apache Spark、Delta Lake、メダリオンアーキテクチャ、Unity Catalog、Delta Live Tables、workflowsの実務経験を含む。特に、DLTにおける期待値の活用に関する知識を有すること。

• データ取り込みおよび変換の経験を有し、データ処理とDataFrame操作においてPySparkに精通していること。また、データ分析および変換のための中級レベルのSQLクエリ作成経験を有していることが望ましい。

• Pythonプログラミングの習熟度(関数やクラスの設計・実装能力を含む)およびPythonパッケージの作成、インポート、活用に関する経験。

• DevOpsの実践、特に継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー/デプロイメント(CI/CD)の原則に関する知識。

• Gitバージョン管理の基本的な理解。

• 前提条件コース:データエンジニアリングのためのDevOps基礎コース

Outline

DevOps と CI/CD レビュー

• DevOpsレビュー 

• 継続的インテグレーションと継続的 デプロイメント/デリバリー (CI/CD)復習

• コース設定と認証 認証


デプロイメントと Databricks アセット バンドル(DABs)

• Databricks のデプロイ Projects

• ~への紹介 Databricks アセット バンドル(DABs)

• 単純な Databricks Asset Bundle のデプロイ 

• シンプルな DAB のデプロイ 

• DAB での変数置換

• DABをデプロイする 複数の環境

• DAB を複数の環境にデプロイする

• DAB プロジェクト テンプレートの概要

• Databricks のデフォルトの DAB テンプレートを使用する

• DAB を使用した CI/CD プロジェクトの概要

• 継続的インテグレーションと継続的 DABsを使用したデプロイ

• ML を追加する DAB を使用したエンジニアリングワークフロー


もっと多くを Databricks アセット バンドル

• Visual Studio Code を使用したローカル開発 (VSCode)

• VSCode を使用する Databricks

• データエンジニアリングの CI/CD ベストプラクティス

• 次のステップ: GitHub Actionsによる自動デプロイメント

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Mar 04
02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

Public Class Registration

If your company has purchased success credits or has a learning subscription, please fill out the Training Request form. Otherwise, you can register below.

Private Class Request

If your company is interested in private training, please submit a request.

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Runtime

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

今すぐ登録

Instructors

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

今すぐ登録

Learning

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Scale

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

Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。 参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。 このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。 実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。 最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.