Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、SparkとDelta Lakeを用いたワークロードと物理レイアウトの最適化手法、およびSpark UIの分析によるパフォーマンス評価とアプリケーションのデバッグ方法を学びます。ストリーミング、流動的クラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonsなどのトピックを網羅します。

注記：このコースは「Advanced Data Engineering with Databricks」コースの一部です。

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このコースでは、開発者が Databricks プラットフォーム上で安全なデータおよび AI アプリケーションを直接構築・デプロイできるようにする新しい機能、Databricks Apps を紹介します。主に、組織内の非技術系ユーザーがデータの知見にアクセスできるカスタムアプリケーションを作成する必要があるデータサイエンティスト、データエンジニア、および開発者を対象としています。

コースはまず Databricks Apps の主要コンポーネントの概要から始まり、続いて外部サービスと連携するシンプルなアプリのデプロイを行います。次に、Databricks プラットフォームの機能と統合するインテリジェントなデータドリブンアプリケーションの構築とデプロイの方法を学びます。その後、Databricks 環境の外部でアプリを開発する方法を取り上げます。最後に、セキュアで信頼性の高いエンタープライズアプリを実装するためのベストプラクティスについて詳しく解説します。

注意：SCORM講義ファイルのコンテンツを完了したら、SCORMウィンドウを閉じてください。SCORMモジュールが完了として記録されない場合があるため、「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。

Databricks Apps を使用すると、インタラクティブなデータおよび AI アプリケーションを Databricks プラットフォーム上で直接構築・デプロイすることができます。しかし、AI を活用した開発を成功させるには、単にコードを生成するだけでは不十分であり、効果的なワークフローを確立することが重要です。

このハンズオンコースでは、Genie Code を AI 開発アシスタントとして活用しながら、Lakebase をバックエンドとする Databricks App をゼロから構築します。その過程で、AI を活用した開発における実践的かつ再現可能なアプローチを習得します。具体的には、コードを生成する前に意図を明確に定義すること、小さく検証可能な単位で作業を進めること、再利用可能な Genie Code Skills を活用すること、そして AI が生成した出力をそのまま受け入れるのではなく、レビューおよび改善すべき対象として扱うことを学びます。

Databricks App の作成とデプロイ、トランザクションストアとしての Lakebase データベースのプロビジョニングと接続、CRUD 操作の実装、そして Genie Code を活用した一般的な開発タスクの効率化を行います。コースの終了時には、動作するアプリケーションが完成するだけでなく、将来のソフトウェアプロジェクトにおいて AI と効果的に協働するための実践的な Framework も身に付けることができます。

注：SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として記録されない場合があります。