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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

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。


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

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites
  • Databricks Workspacesの経験、Apache Sparkの経験、Delta Lakeの経験、メダリオン・アーキテクチャの経験、Unity Catalogの経験、Delta Live Tablesの経験、Workflowsの経験など、Databricks プラットフォームに関する深い知識。 特に、DLT で Expectations を活用するための知識。 
  • データ取り込みと変換の経験があり、データ処理とDataFrame操作のためのPySparkに習熟している。 受験者は、データ分析と変換のための中級レベルのSQLクエリを作成した経験も必要です
  • 関数やクラスを設計および実装する能力、およびPythonパッケージの作成、インポート、および利用の経験を含む、Pythonプログラミングの習熟度
  • DevOps の実践、特に継続的インテグレーションと継続的デリバリー/デプロイ (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
  • 必須コース: DevOps Essentials for Data Engineering 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
Sep 03
02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00
Oct 23
02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

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Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQLの包括的な入門を提供します。学習者はデータのインジェスト、クエリの作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラートの設定を行います。このコースは、Databricks認定データアナリストアソシエイト試験を受験するための準備コースです。

このコースは4時間のモジュール2つで構成されている。SQL Analytics on Databricks

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。 

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。 

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。 最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

AI/BI for Data Analysts

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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Paid
8h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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