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Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQLの包括的な入門を提供します。学習者はデータのインジェスト、クエリの作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラートの設定を行います。このコースは、Databricks認定データアナリストアソシエイト試験を受験するための準備コースです。

このコースは4時間のモジュール2つで構成されている。

SQL Analytics on Databricks

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。 

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。 

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。 最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。


AI/BI for Data Analysts

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。 このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。 また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。


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

Skill Level
Associate
Duration
8h
Prerequisites
  • SQLを使用したデータ分析の基礎知識。
  • データが作成、保存、管理される方法に精通していること。  
  • 統計分析結果の目的と活用方法に関する基本的な理解  
  • CSV、JSON、TXT、Parquetなどの特定のデータ形式の構造と特徴を理解していること。  
  • Databricks Data Intelligence Platformのユーザーインターフェースに精通していること。  
  • Databricks Workspace UIの経験または基本的な知識。  
  • ビジネスインテリジェンス用のダッシュボードに関する概念に精通していること。

Outline

SQL Analytics on Databricks

データディスカバリー 

データディスカバリー ツールとしての Unity Catalog の使用

データを理解する オブジェクトの所有権

Unity Catalog を使用して 検査すると位置を特定するDatasets


データのインポート

データの取り込みにDatabricks

データのアップロードへ DatabricksへのUIを使用して

プログラム的 探索とデータ Unity への取り込み カタログ

にデータをインポートする Databricks


SQL の実行 

Databricks SQL と Databricks SQL 倉庫

統合 SQL エディター 

操作する データを変換する Databricks SQL

ビューを作成する Databricks SQL

テーブルの操作と分析


クエリー分析

Databricks Photon と最適化 Databricks

クエリーの洞察

SQL アナリティクスのベストプラクティス


AI/BI for Data Analysts

Databricks のダッシュボードとビジュアライゼーション

イントロダクションと概要

AI/BIダッシュボード

必要最低限の SQL

ダッシュボードのデータセットの設計

ビジュアリゼーションの作成およびダッシュボードへの要約統計量の追加

AIで強化された機能

フィルターとパラメーター

ステークホルダーやその他の人々とのダッシュボード共有

プロダクションでのダッシュボードの管理

ダッシュボードとビジュアライゼーションのラボアクティビティ


AI/BI Genie

イントロダクションと概要

AI/BI Genie

Genie Spacesの開発

Genie Spacesの共有

Genie Spaceの維持

AI/BI Genie開発活動ラボ

Upcoming Public Classes

Date
Time
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Price
Jul 30
09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
$1000.00

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Data Engineer

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、さまざまなソースから Databricks にデータを取り込むためのスケーラブルでシンプルなソリューションである Lakeflow Connect を包括的に紹介します。まず、さまざまなタイプの Lakeflow Connect コネクタ (標準およびマネージド) を探索し、バッチ、増分バッチ、ストリーミング取り込みなど、さまざまなデータ取り込み手法について学習します。また、Delta テーブルとメダリオン アーキテクチャを使用する主な利点についても説明します

次に、Lakeflow Connect 標準コネクタを使用してクラウドオブジェクトストレージからデータを取り込むための実践的なスキルを身に付けます。これには、CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)、COPY INTO、Auto Loader などの方法の操作が含まれ、各アプローチの利点と考慮事項に重点が置かれています。また、Databricks Data Intelligence Platform への取り込み中にブロンズレベルのテーブルにメタデータ列を追加する方法についても説明します。次に、このコースでは、復旧されたデータ列を使用してテーブル スキーマと一致しないレコードを処理する方法と、このデータを管理および分析するための戦略について説明します。また、半構造化された JSON データを取り込んでフラット化するための手法についても説明します

続いて、Lakeflow Connect 管理されたコネクタ を使用してエンタープライズグレードのデータ取り込みを実行し、データベースやサービスとしてのソフトウェア (SaaS) アプリケーションからデータを取り込む方法について説明します。また、このコースでは、パートナー ツールをインジェスト ワークフローに統合するためのオプションとして Partner Connect も紹介しています

最後に、このコースの最後には、MERGE INTO 操作や Databricks Marketplace の活用など、代替の取り込み戦略を紹介し、最新のデータエンジニアリングのユースケースをサポートするための強力な基盤を身に付けます。

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Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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