Building Single-Agent Applications on Databricks - Japanese

本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform上で単一エージェントアプリケーションを構築するための実践的なトレーニングを提供します。受講者は、Unity Catalogの機能をツールとして活用するAIエージェントの作成、MLflowによる包括的なトレースとモニタリングの実装、LangChainのような従来型frameworksとAgent Bricksのような最新ソリューションの両方を使用したエージェントのデプロイ方法を学びます。コースでは、AI Playgroundでの初期ツール作成とテストから、ガバナンス、評価、継続的改善機能を備えた本番環境へのデプロイまで、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。

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

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。

Python固有の前提条件

学習者はスクリプトではなく、本番環境で使える品質のPythonコードを書くことに慣れなければならない。

• Pythonのコア構文とデータ構造

• 関数、クラス、および基本的なOOPパターン

• 例外処理とエラー伝播

• デコレータ

• 型ヒントとDocstring

SQL固有の前提条件

学習者は、単にテーブルをクエリするだけでなく、再利用可能なSQLロジックを定義できる必要がある。

• フィルターと集計関数を用いたSELECTクエリの作成

• SQLのデータ型とNULLの処理を理解する

• パラメータ化されたSQL関数の作成

• CREATE OR REPLACE FUNCTION 構文の使用

• ドキュメント用の明確なSQLコメントの記述

Databricks固有の前提条件

学習者は、Databricks Platform内で操作することに慣れている必要があります。

• Databricks Workspaceとノートブックの操作

• ノートブックセルの実行と出力の解釈

• 基本的なコンピューティング概念（特にサーバーレス）の理解

• Catalog Explorerを使用した登録済みアセットの検査

• Databricks管理サービス（Model Serving、AI Playground）の認知度

Gen AI／エージェント固有の前提条件

学習者は、たとえコース内でframeworksが教えられていても、LLM駆動型エージェントの挙動を理解しなければならない。

• 大規模言語モデルとは何か、そしてその能力と限界

• 基本的なプロンプトエンジニアリングの概念

• 検索拡張生成（RAG）の高度な理解

• エージェント推論とツール呼び出しの概念的理解

• REST APIおよびJSONペイロードに関する知識

任意ですが有用（必須ではありません）

• MLflowの基礎（トラッキング、モデルレジストリ、トレース）

• エージェントFrameworks（例：LangChain）

Databricks関連のおすすめトレーニング：AIエージェント基礎、AIエージェント入門

Outline

• エージェントの基礎

• 単一エージェントの構築

• 再現可能なエージェント

• Agent bricksによる実運用対応エージェント

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Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Sep 18	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	-	Japanese	$750.00

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Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Japanese

本コースでは、大規模なデータウェアハウス環境のパフォーマンス最適化、コスト管理、およびセキュリティについて解説します。

本コースは、複数の事業部門にまたがり数百人から数千人のユーザーにサービスを提供するDatabricks環境の管理を担当するデータウェアハウス実務者を対象としています。本コースを受講することで、高いパフォーマンスとコスト効率を維持しつつ、セキュリティ基準への準拠を確保しながら、データウェアハウス運用を効率的に拡張するために必要なスキルを習得できます。

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。

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

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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。