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Build Data Pipelines with Delta Live Tables - Japanese

このコースでは、Spark SQL と Python の Delta Live Tables (DLT) を使用して、レイクハウス内の複数のテーブルを介してデータを段階的に取り込んで処理するデータ パイプラインの定義とスケジューリングを行う方法を学習します。 このコースでは、DLT の使用を開始する方法、DLT によりデータ パイプラインでデータの依存関係を追跡する方法、Delta Live Tables の UI を使用してデータ パイプラインを構成および実行する方法、Auto Loader と DLT を使ってレイクハウス内の複数のテーブルを介してデータを取り込んで処理するデータ パイプラインの定義に Python または Spark SQL を使用する方法、APPLY CHANGES INTO 構文を使用してチェンジ データ キャプチャ フィードを処理する方法、パイプラインによって作成されたイベント ログとデータ アーティファクトを確認して、DLT 構文をトラブルシューティングする方法について説明します。


Languages Available: English日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
  • クラウドの基本的な概念 (仮想マシン、オブジェクトストレージ、ID管理) に関する初級レベルの知識
  • 基本的なコード開発タスク (コンピュートの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作の実行、Git からの Repos のインポートなど) を実行できる能力
  • SQL の基本的な概念 (CREATE、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、WHILE、GROUP BY、JOINなど) に関する中級レベルの理解

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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール(4時間)について説明します。

Generative AI Solution Development:(ジェネレーティブAIソリューション開発): このコースでは、RAG(retrieval-augmented generation)メソッドを使用したコンテキスト生成AIソリューションを紹介します。まず、Mosaic AI Playgroundを使って、RAGアーキテクチャとコンテキスト情報の重要性を紹介します。次に、Generative AIソリューションのためにデータを準備する方法を紹介し、このプロセスとRAGアーキテクチャの構築を結びつけます。最後に、コンテキスト埋め込み、ベクター、ベクターデータベース、Mosaic AI Vector Searchの活用に関する概念を探ります。

Generative AI Application Development: 多段階推論LLMチェーンとエージェントを使用した高度なLLMアプリケーションを構築するための情報と実践的な経験が必要ですか?このモジュールでは、まず問題を構成要素に分解し、ビジネスユースケースを強化するために各ステップに最適なモデルを選択する方法を学びます。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントを紹介し、Databricks上で生成モデルを使用した自律エージェントを設計します。

Generative AI Application Evaluation and Governance: ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。

Generative AI Application Deployment and Monitoring: ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか?このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。

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Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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