Data Engineering with Databricks - Japanese

「Data Engineering with Databricks V3」へようこそ。

このコースでは、Databricks レイクハウスプラットフォームを使用して ETL パイプラインを本番化へする方法を、データのプロフェッショナル向けに紹介します。受講者は、Delta Live Tables を使用することで、さまざまなデータソースからレイクハウスに取得した新しいデータを差分的に処理するパイプラインの定義とスケジューリングを行います。また、Databricks Workflows でタスクをオーケストレーションし、Databricks Repo でコードのステータスを昇格（Promote）します。

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

Skill Level

Associate

Duration

16h

Prerequisites

前提条件

このコース (Spark SQL 版と PySpark 版の両方) における前提条件:

クラウドコンピューティングの概念 (仮想マシンやオブジェクトストレージなど) に関する初歩的な理解
データウェアハウスおよびデータレイクを本番運用した経験
SQL の基本的な概念 (select、filter、groupby、join など) に関する理解

このコース (PySpark) に必要な追加の前提条件:

Python の初歩的なプログラミング経験 (構文、条件、ループ、関数)
Spark DataFrame API の初歩的なプログラミング経験:
DataFrameReader と DataFrameWriter を使用してデータを読み取り・書き込みできる
DataFrame メソッドと Column 表現を使用してクエリー変換を表現できる
Spark のドキュメントを調べてさまざまな変換やデータタイプに対する組み込み関数を特定できる

このコースの Python 版に必要な PySpark のプログラミングスキルは、Databricks Academy の「PySpark のプログラミングを開始する」(Get Started with PySpark Programming) コースで習得できます。

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Aug 22 - 23	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00

Public Class Registration

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

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Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Japanese

このコースでは、機械学習のためのデータを Databricks を使って準備するための基礎に焦点を当てます。受講者は、従来の機械学習アプリケーション向けに調整されたデータの探索、クリーニング、および整理に必要なスキルを学びます。主なトピックには、データの視覚化、特徴量エンジニアリング、最適な特徴量ストレージ戦略などがあります。受講者は、実践的な演習を通じて、Databricks 内で機械学習用のデータセットを効率よく準備するための実地体験を積むことができます。このコースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストおよび機械学習の担当者向けに設計されており、さらに、データ準備に関する自らの習熟度を高め、機械学習モデルのデプロイメントのための強固な基盤を確立したいと考えている個人にも適しています。

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Operations - Japanese

このコースでは、Databricks での機械学習運用について説明します。まずこのコースでは、各コンポーネントの概要も含めて、DevOps、DataOps、および ModelOps を組み合わせた最新の機械学習運用について紹介します。次に、Databricks が推奨する、機械学習運用のためのアーキテクチャとソリューションについて説明します。ここでは、MLOps Stacks、MLflow、モデルサービング、Unity Catalog、レイクハウスモニタリングなどの機能に焦点を当てます。このコースの最後のセクションでは、初期開発フェーズ、ステージングフェーズ、本番運用ステージなど、これらの機能を使用したシンプルな機械学習運用プロジェクトの実践的なウォークスルーを行います。このコースを修了すると、受講者は Databricks での包括的で基本的な機械学習運用ワークフローに関する理解を深めることができます。

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Deployment - Japanese

このコースでは、3 つの主要な機械学習展開戦略について紹介し、それぞれの戦略を Databricks に実装する方法を説明します。このコースでは、モデル展開の基礎を探った後にバッチ推論について掘り下げ、バッチ推論シナリオでモデルを活用するための実践的なデモンストレーションとラボ、およびパフォーマンスの最適化に関する考慮事項について説明します。このコースの第2部ではパイプラインの展開について包括的に説明し、最後のセクションではリアルタイムの展開に焦点を当てます。受講者は実践的なデモンストレーションとラボに参加し、モデルサービングを使ってモデルをデプロイして、サービングエンドポイントを利用してリアルタイム推論を行います。

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