メインコンテンツへジャンプ

Automated Deployment with Declarative Automation 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。


注:このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの4回目です。

Skill Level
Professional
Duration
3h
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

Self-Paced

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

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

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks Genie Agent の設計・構築・維持管理の方法を学びます。Genie Agent は自然言語インターフェースであり、ビジネスユーザーがコードを書くことなく、ガバナンスの効いたデータに対して質問を行い、SQL に基づいた回答を受け取ることができます。

Genie Agent が Databricks AI/BI 製品ファミリーの中でどのように位置づけられるか、また自然言語を信頼性の高い SQL クエリへどのように変換するかを学びます。本コースでは、正確で一貫性があり、信頼性の高い結果を提供する Genie Agent を作成するために必要なことに焦点を当てています。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から始まり、Knowledge Store のキュレーションツール一式を使用した Genie Agent の設定と改善まで、完全なエンドツーエンドのワークフローに沿って学習を進めます。これには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、クエリ例、テキスト指示が含まれます。

また、Genie One を通じてビジネスユーザーと Genie Agent を共有する方法、Unity Catalog ガバナンスが自動的に適用される仕組み、そしてモニタリングとユーザーフィードバックを活用して継続的に品質を向上させる方法についても学びます。

コースの終了時には、ガバナンスの効いたセルフサービス型の会話アナリティクスをスケールで提供する、本番運用に対応した Genie Agent を作成・管理できるようになります。注:SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として記録されない場合があります。

Paid & Subscription
3h
Lab
Onboarding
Data Engineer

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Japanese

このコースでは、開発者が Databricks プラットフォーム上で安全なデータおよび AI アプリケーションを直接構築・デプロイできるようにする新しい機能、Databricks Apps を紹介します。主に、組織内の非技術系ユーザーがデータの知見にアクセスできるカスタムアプリケーションを作成する必要があるデータサイエンティスト、データエンジニア、および開発者を対象としています。

コースはまず Databricks Apps の主要コンポーネントの概要から始まり、続いて外部サービスと連携するシンプルなアプリのデプロイを行います。次に、Databricks プラットフォームの機能と統合するインテリジェントなデータドリブンアプリケーションの構築とデプロイの方法を学びます。その後、Databricks 環境の外部でアプリを開発する方法を取り上げます。最後に、セキュアで信頼性の高いエンタープライズアプリを実装するためのベストプラクティスについて詳しく解説します。

注意:SCORM講義ファイルのコンテンツを完了したら、SCORMウィンドウを閉じてください。SCORMモジュールが完了として記録されない場合があるため、「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。

Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

Questions?

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