Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、幅広いソースから Databricks へのデータ取り込みを実現する、スケーラブルで簡素化されたソリューションである LakeFlow Connect について包括的に紹介します。まず、LakeFlow Connect のさまざまなコネクタの種類（Standard および Managed）を探索し、バッチ、インクリメンタルバッチ、ストリーミングインジェストなど、さまざまなデータ取り込み手法を学びます。また、UC テーブルの使用とメダリオンアーキテクチャの主なメリットについても確認します。

次に、LakeFlow Connect Standard Connectors 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実践的なスキルを習得します。具体的には、CREATE TABLE AS SELECT（CTAS）、COPY INTO、Auto Loader などの手法を扱い、それぞれのアプローチのメリットと考慮事項を重点的に学びます。また、Databricks Data Intelligence Platform へのデータ取り込み時に、ブロンズレベルのテーブルにメタデータカラムを追加する方法も学習します。続いて、rescued data カラムを使用してテーブルスキーマに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・分析するための戦略について説明します。さらに、半構造化 JSON データの取り込みとフラット化の手法についても探索します。

その後、LakeFlow Connect Managed Connectors を使用して、データベースおよび Software-as-a-Service（SaaS）アプリケーションからデータを取り込むエンタープライズグレードのデータ取り込みを実行する方法を探索します。また、Partner Connect を取り込みワークロードにパートナーツールを統合するオプションとして紹介します。

最後に、MERGE INTO 操作や Databricks Marketplace の活用を含む代替取り込み戦略を取り上げ、現代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固な基盤を身に付けます。

注：SCORM講義ファイルの場合、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。「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。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

本コースのコンテンツは、以下のスキル、知識、能力を有する受講者向けに開発されています：

• Databricks Data Intelligence Platform（Databricks Workspaces、Apache Spark、Delta Lake、メダリオンアーキテクチャ、Unity Catalog を含む）に関する基本的な理解。

• データ取り込みワークフロー（バッチ、ストリーミング、インクリメンタル）および一般的な ETL の原則に関する基本的な理解。

• 各種ファイル形式（Parquet、CSV、JSON、TXT など）の取り扱い経験。

• SQL および Python の習熟度。

• Databricks ノートブックでのコード実行に関する知識。

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Catalog Management and Data Organization - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform上でカタログ構造と大規模なデータ組織化を設計、実装、ガバナンスする方法を学びます。エンタープライズlakehouseの集中型ガバナンスレイヤーとしてのUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、クラウドデプロイメントモデル内でのUnity Catalogの位置づけから始まります。アカウントコンソール、メタストアの作成、管理者ロール階層をカバーします。次に、組織トポロジー（ビジネスユニット、リージョン、dev/QA/prod環境）を、命名規則、所有権パターン、MANAGE委任を使用したスケーラブルなカタログとスキーマ設計に変換します。コースは、ストレージクレデンシャル、外部ロケーション、managed-storage階層、マネージドテーブルと外部テーブル、非テーブルデータのUC Volumesを使用した安全なストレージ統合をカバーします。次に、アクセスパターンと分離戦略（3レベルのGRANTチェーン、ワークスペース-カタログバインディング、スキーマレベルの属性ベースアクセス制御（ABAC）ポリシー）を適用し、大規模なきめ細かいデータ保護を実施します。最後に、カタログ設計、自動化、最小権限、グループベースのアクセス管理のベストプラクティスで締めくくります。

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モジュールが完了済みとして記録されない可能性があります。

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Associate

Data Warehousing Practitioner

Building Semantic Models in Databricks with UC Metric Views - Japanese

このコースでは、データコンシューマーが検証済みのビジネス上の知見を得られるよう支援しながら、あなたや企業のデータおよび AI チームへの負担を軽減する方法を学びます。ゴールドレイヤーの上にセマンティックレイヤーを構築することで、意思決定者やビジネスアナリストがキーとなるビジネスパフォーマンス指標を新たな方法で探索できる機会を提供しつつ、効率的なデータ操作と企業が承認したメトリクスを維持することができます。

注記： 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モジュールが完了済みとしてマークされない可能性があります。

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Platform Administrator