Building ETL Pipelines with SQL - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で純粋な SQL を使用して、本番運用に対応した ETL パイプラインを構築する方法を学びます。受講者は、増分インジェストのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、Silver-to-Gold 変換のための増分更新を伴うマテリアライズドビュー、宣言型 SCD タイプ 1 およびタイプ 2 ディメンション管理のための AUTO CDC (FLOW AUTO CDC)、および本番オーケストレーションのための SQL ファイルタスクを使用した Lakeflow ジョブについて学習します。このコースでは、メダリオンアーキテクチャ(ブロンズ → シルバー → ゴールド)を通じて、現実的な小売データセットに従います。

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。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• Databricks ワークスペースのナビゲーション (サイドバー、カタログエクスプローラー、SQL エディター)

• Unity Catalog の基本 (カタログ、スキーマ、テーブル、ボリューム)

• 中級 SQL (SELECT、JOIN、GROUP BY、CAST、COALESCE、CREATE TABLE)

• データウェアハウジングの概念 (ファクト/ディメンションテーブル、スタースキーマ、メダリオンアーキテクチャ)

• ETL ワークフローの基本的な理解

Outline

Databricks での SQL ETL
• Databricks での SQL ETL: 全体像
• デモ: コースの探索データセットと SQL エディター
• ラボ: SQLエディターとGenieコードの使用

ストリーミングテーブルとマテリアライズドビュー

• SQL ETL の構築パイプライン

• デモ: 構築ブロンズからシルバーへのパイプライン

• ラボ: Customer の構築フィードバックパイプライン

自動 CDC

• AUTO CDC ストリーミングディメンションの更新

• デモ: AUTO CDC による緩やかに変化するディメンションの構築

• ラボ: 緩やかに変化する次元の構築

Lakeflow ジョブを使用したオーケストレーション

• SQL のオーケストレーション Lakeflow ジョブを使用したパイプライン

• デモ: ETL パイプラインの Lakeflow ジョブの構築

• ラボ: SQL のオーケストレーション Lakeflow ジョブを使用したパイプライン

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Machine Learning Practitioner

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この包括的なコースでは、Databricks上で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、人気のあるMLライブラリを使用したハンズオンデモとワークフローに重点を置きます。参加者は、回帰分析やクラスタリングといった主要な機械学習技術を探求しながら、Databricksの強力な機能を活用します。コースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、特徴量管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメータ調整のためのOptunaをカバーします。さらに、Databricks AutoMLによるモデルトレーニングの高速化手法も学びます。コース終了時には、Databricks環境で機械学習モデルを効率的に開発・最適化・デプロイするための実践的なスキルを習得できます。

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