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Building Agentic Applications on Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks上で本番運用グレードのAgentic Applicationsを構築する方法を学びます。受講者は、Unity CatalogとMCPを使用してガバナンスが適用されたAgentツールを作成し、OpenAI Agents SDKで単一およびマルチAgentシステムを構築し、Supervisor AgentでオーケストレーションされるKnowledge AssistantのユースケースにAgent BricksとGenieを活用する方法を学びます。ツールのプロトタイピングから本番運用へのデプロイまでの全過程を扱い、MLflow tracingを使用してAgentの実行を観測するハンズオン経験を積みます。


注: SCORM講義ファイルでは、コンテンツを完了した後に必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンを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。

Skill Level
Associate
Duration
2h
Prerequisites

Python固有のスキル:

• Pythonの基本構文とデータ構造

• 関数、クラス、デコレーターの理解

• Pythonパッケージ管理とインポートの経験

• JSONデータ処理の経験

• async/awaitパターンの基本的な理解


SQL固有のスキル:

• SQLクエリーの基本構文(SELECT、FROM、WHERE)

• SQL関数とユーザー定義関数の理解

• Unity Catalog SQL関数の使用経験


Databricks固有のスキル:

• Databricksワークスペースの操作とノートブックインターフェースの理解

• Unity Catalogの構造(カタログ、スキーマ、テーブル、ボリューム、関数)の知識

• Databricksコンピュートリソースとサーバーレスコンピューティングの使用経験

• MLflow experiment trackingの使用経験

• Databricks model serving endpointの理解


GenAI/Agent固有のスキル:

• LLMsとその機能の基本的な理解

• プロンプトエンジニアリングとシステムプロンプトの知識

• ツール呼び出しAgentと関数呼び出しの概念に関する知識

• Model Context Protocol(MCP)の基本的な知識

Outline

1. 基礎(Foundations)

• Databricksにおけるエージェント、MCP、AIガバナンス

• デモ:Databricksでのエージェントツールの構築

• ラボ:エージェントツールの評価と修正


2. エージェント開発(Agent Development)

• OpenAI Agents SDKとMLflowを使用したエージェントの構築

• デモ:OpenAI Agents SDKを使用した単一エージェントの構築

• デモ:OpenAI Agents SDKを使用したマルチエージェントオーケストレーション


3. Agent Bricksとその先へ(Agent Bricks and Beyond)

• Agent BricksとGenie

• ラボ:Agent Bricksを使用したスーパーバイザーエージェントの構築

• ボーナス:LangChainを使用した単一エージェントの構築

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SQL Programming and Procedural Logic - Japanese

本コースでは、Databricks 内のコアとなる SQL プログラミングと手続き型ロジックのスキルを学び、モジュラーで保守性が高く本番運用に対応したアナリティクスワークフローの構築方法に焦点を当てます。まず、Common Table Expressions(コモンテーブルエクスプレッション)(高度な再帰 CTE を含む)、一時ビューやテーブルなどのセッションスコープのオブジェクト、User Defined Functions(ユーザー定義関数) など、SQL 開発をよりクリーンで再利用しやすくする主要な SQL コンストラクトについて学びます。次に、複合ステートメント、変数、制御フロー、条件分岐、ループ、堅牢なエラーハンドリングを使用した高度な SQL スクリプティング技法を通じて、構造化された柔軟な SQL プロセスの作成方法を学びます。また、ACID 準拠の複数ステートメントトランザクションを使用して、これらの複数ステップのパイプライン全体でデータの一貫性を保証する方法も学びます。最後に、ロジックを SQL Stored Procedures(ストアドプロシージャ) にカプセル化し、Lakeflow ジョブと移行戦略で複雑なワークフローをオーケストレーションし、レガシータスクをモジュラーで自動化されたパイプラインに変換して Databricks platformの全機能を活用する方法を学びます。

注:SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンを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認識されなくなる可能性があります。

Free
2h
Associate

Get Started with Lakebase - Japanese

この入門コースでは、Databricks Data Intelligence Platform に組み込まれたフルマネージドの PostgreSQL サービスである Databricks Lakebase について紹介し、運用 (OLTP) と分析 (OLAP) のワークロードを統合します

このコースは、OLTPシステムとOLAPシステムを比較し、それぞれのパフォーマンス特性、ストレージモデル、および一般的な使用例を説明する概念的な講義から始まります。 また、トランザクション データベースと分析プラットフォームを分離して維持する際に組織が直面する課題(データの移動、レイテンシ、アーキテクチャの複雑さなど)についても説明します

次に、Databricks Lakebase が Databricks lakehouseと直接統合される PostgreSQL 互換の運用データベースを提供し、運用アプリケーションと分析を統合プラットフォーム内で連携できるようにすることで、これらの課題の解決に役立つ方法を学びます

このコースは入門コースのため、Lakebase の主要な概念や基本的なワークフローの理解に重点を置いています。 Lakebase 上に完全な本番アプリケーションを構築することは、このコースの範囲外です

注記:Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Free
2h
Onboarding

Questions?

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