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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: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。

Skill Level
Associate
Duration
2h
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

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

このコースで扱う内容は次のとおりです。

• Databricks Data Intelligence Platform の概要と、Databricks workspace、Unity Catalog、ノートブックの連携方法。

• Delta Lake テーブルの作成と管理。

• INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更。

• Delta テーブルのバージョン履歴とタイムトラベルの確認。

• Lakeflow Connect のオプション(CTAS、アップロード UI、COPY INTO)を使用したデータの取り込み。

• ブロンズ、シルバー、ゴールド の各レイヤーを通じてデータを変換するメダリオンアーキテクチャのパイプラインの構築。

• Lakeflow ジョブ によるパイプラインの自動化。

• (ボーナス)Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築。

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

Free
2h
Onboarding

Questions?

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