Data Governance at Scale - Japanese

このコースでは、Unity Catalog を使用して Databricks 上でデータガバナンスをスケールで実装する方法を学びます。属性ベースのアクセス制御、オブザーバビリティ、フェデレーテッド共有に重点を置いています。管理されたタグを使用した ABAC の設定、レガシーのきめ細かいコントロールからの移行、監査およびコストモニタリング用のシステムテーブルの有効化と使用、データおよびモデル品質のための Data Quality Monitoring のデプロイ、影響とコンプライアンスのためのリネージの解釈、セキュアなクロスクラウドコラボレーションのためのフェデレーテッドガバナンスと Delta Sharing パターンの適用について学習します。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

本コースを受講する前に、以下のコースを修了してください：

• Databricks Fundamentals（または同等の入門 Databricks コース）

本コースのコンテンツは、以下のスキル・知識・能力を持つ参加者を対象として開発されています：

• Databricks プラットフォームおよび基本的なワークスペース操作（クラスターの作成とアタッチ、ノートブックの実行、基本的なジョブ実行の管理）に関する知識。

• データプラットフォームにおけるアクセス制御、権限、セキュリティポリシーなど、コアとなるデータガバナンスの概念に関する実務知識。

• テーブル、ビュー、関数の作成と管理、およびデータベースオブジェクトに対する権限の付与・取り消しを含む、中級レベルの SQL の経験。

• Unity Catalog の基本オブジェクトモデル（メタストア、カタログ、スキーマ、テーブル、ボリューム、関数、モデル）に関する理解。

• データリネージの基本的な理解、およびデータがソース、変換処理、下流のアナリティクスや機械学習アセット間をどのように移動するかに関する知識。

• Unity Catalog での実装経験がない場合でも、行レベルフィルターや列マスキングなどのきめ細かいセキュリティ技術に関する知識。

• 少なくとも1つの主要なクラウドプロバイダーにおけるクラウドの概念（コンピュート、ストレージ、ID・グループ）に関する初級レベルの知識。

• 最新のデータプラットフォームにおけるメタデータ管理およびデータディスカバリーの実践に関する基本的な認識。

Outline

スケールでのアクセス制御：ABAC

• なぜ ABAC なのか、いつ ABAC を使うのか

• ガバナンスされたタグとタグポリシー

• ポリシーモデル、スコープ、および継承

• RLS/CM から ABAC への移行

• デモ: Databricks におけるタグポリシーを使用した属性ベースのアクセス制御

• ラボ: 金融サービスのデータガバナンスにおけるABACの実装

オブザーバビリティ：スケールでのガバナンスと監査

• システムスキーマとアクセスの有効化

• 使用状況とコスト：system.billing と予算

• ダッシュボード & 診断ログ配信

• デモ: 監査、モニタリング、およびシステムテーブルによるコスト管理

• ラボ: 監査、モニタリング、およびシステムテーブルによるコスト管理

データ品質モニタリング

• モニタリングのアーキテクチャとタイプ

• モニターと出力を設定する

• カスタムインジケーターと通知

• サイト信頼性エンジニアのようにダッシュボードを読む

• デモ: データ品質モニタリング

• ラボ: Eコマースデータ品質管理

データとモデルのリネージ

• リネージの重要性：根本原因分析、影響範囲、コンプライアンス

• UI リネージ & 権限

• クエリーリネージシステムテーブル

• モデルリネージ & Bring Your Own Lineage

• デモ: リネージの可視性とガバナンス

• ラボ: リネージガバナンスとコンプライアンス

フェデレーテッドガバナンスとクロスクラウドデータ共有

• フェデレーテッドガバナンスパターン

• Lakehouse Federation Primer

• クラウドをまたいだ Delta Sharing によるコラボレーション

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Upcoming Public Classes

Advanced Machine Learning with Databricks - Japanese

このコースはデータサイエンティストおよび機械学習の実務者を対象としており、4時間のモジュールが2つで構成されています。

Machine Learning at Scale

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

Advanced Machine Learning Operations

このコースでは、機械学習ライフサイクルと MLOps に関する包括的な理解を提供し、データおよびモデル管理、テスト、スケーラブルなアーキテクチャのベストプラクティスを重点的に取り上げます。CI/CD、パイプライン管理、環境の分離などの主要な MLOps コンポーネントを網羅しながら、Declarative Automation Bundles (DABs)、Lakeflow ジョブ、Model Serving など、自動化およびインフラ管理のための Databricks のツールを紹介します。モニタリング、カスタムメトリクス、ドリフト検出、モデルロールアウト戦略、A/B テスト、および信頼性の高い MLOps システムの原則について学び、Databricks における機械学習プロジェクトの実装と管理を総合的なビューで理解できるようになります。