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

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

Self-Paced

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

Customer registration Partner registration

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Self-Paced

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

今すぐ登録

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

今すぐ登録

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

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

Data Warehousing Practitioner

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。

Paid & Subscription

Lab

Associate

Lakebase App Integration and Management - Japanese

このコースでは、Databricks Apps を、Databricks のフルマネージドでクラウドネイティブな PostgreSQL プラットフォームである Lakebase と統合し、安全でエンタープライズ対応のアプリケーションワークフローを構築する方法を学びます。Databricks Apps と Lakebase の基礎知識を土台として、本コースでは PostgreSQL の基礎、Lakebase Autoscaling、安全な SQL の実践、安全な接続管理、ロールベースアクセス、Data API の統合、ブランチベースの開発に焦点を当てます。また、AppKit がこのワークフローの中でアプリケーション開発をどのように加速し、統合の概念から実装へとより効率的に進めるのに役立つかについても探ります。

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs コースでは、Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして Lakeflow Jobs を使用し、データ、アナリティクス、および AI ワークフローをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

• 有向非環状グラフ（DAG）を使用したデータワークロードの設計と実装、各種スケジューリングオプションの設定、および条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能の実装について学習します。

• 本コースでは、適切なコンピュート選択、モジュール式オーケストレーション、エラー処理技術、およびフォールトトレラント設計を備えた、堅牢で本番運用に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスを取り上げます。これらはすべて Databricks Data Intelligence Platform 内にネイティブに統合されています。

注: SCORM の講義ファイルについては、コンテンツの完了後に SCORM ウィンドウを閉じてください。「Next Lesson（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。

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

Paid & Subscription

Lab

Associate