Data Engineering with Databricks - Japanese

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: 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	May 12 - 13	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Jun 03 - 04	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Jul 02 - 03	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00

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Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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Databricks Streaming and Delta Live Tables - Japanese

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナルデータエンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

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Paid

Lab

Professional

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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