Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースは、Databricks のデータウェアハウジング機能について学習したいデータプロフェッショナルを対象としています。 Databricks に関する予備知識がなくても、最新のクラウドベースのデータウェアハウジングソリューションとして Databricks を活用する方法を紹介します。 学習者は、Databricks Data Intelligence Platformをどのように使用して、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、データの取り込み、変換、管理、分析を効率的に行う方法を学習します。 また、自然言語クエリーによるデータ探索を簡素化する Databricks の革新的な機能である Genie についても学習します。 このコースを修了すると、Databricks を使用してデータウェアハウスを実装および最適化するための基本的なスキルが身に付きます。

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このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。 このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。 また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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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。

Databricks Streaming and Delta Live Tables

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナル データ エンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

Databricks Data Privacy

このコンテンツでは、Databricks 内でデータプライバシーを管理するための包括的なガイドを提供します。 Delta Lake アーキテクチャ、リージョンのデータ分離、GDPR/CCPA コンプライアンス、チェンジデータフィード (CDF) の使用状況などの主要なトピックについて説明します。 実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は Unity Catalog の機能を使用して機密データの保護とコンプライアンスを確保し、データの整合性を効果的に保護する方法を学びます。

Databricks Performance Optimization

このコースでは、SparkとDelta Lakeを使用してワークロードと物理レイアウトを最適化する方法と、Spark UIを分析してパフォーマンスを評価し、アプリケーションをデバッグする方法を学びます。ストリーミング、リキッドクラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonなどのトピックについて説明します。

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles

このコースでは、DevOps の原則と Databricks プロジェクトへの適用について包括的に復習します。 まず、コア DevOps、DataOps、継続的インテグレーション (CI)、継続的デプロイ (CD)、テストの概要を説明し、これらの原則をデータエンジニアリングのパイプラインに適用する方法を探ります

次に、CI/CD プロセス内の継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメント用の Databricks REST API、SDK、CLI などのツールを検討します。 Databricks アセットバンドル (DAB) と、それらが CI/CD プロセスにどのように適合するかについて学習します。 主なコンポーネント、フォルダー構造、Databricks のさまざまなターゲット環境へのデプロイを合理化する方法について詳しく説明します。 また、Databricks CLI を使用して、構成の異なる複数の環境に対して変数の追加、変更、検証、デプロイ、および実行を行う方法についても学習します

最後に、このコースでは、Databricks アセットバンドルをローカルでビルド、テスト、デプロイするための対話型開発環境 (IDE) としての Visual Studio Code を紹介し、開発プロセスを最適化します。 このコースの最後には、GitHub Actions を使用してデプロイパイプラインを自動化し、Databricks Asset Bundles で CI/CD ワークフローを強化する方法を紹介します

このコースを修了すると、Databricks アセットバンドルを使用して Databricks プロジェクトのデプロイを自動化し、DevOps プラクティス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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