Data Interoperability with Unity Catalog - Japanese

このコースでは、本番運用グレードのストリーミングパイプラインを構築するための Databricks の Apache Spark Declarative Pipelines (SDP) について学びます。高度なデザインパターン、堅牢なデータ品質の適用、そして実際の Lakehouse エンジニアリングに不可欠なクロスプラットフォーム統合を習得します。

コース全体を通じて、最新のデータ取り込みおよび処理技術を深く探求し、レイアウト最適化のための Liquid Clustering や、混在スキーマイベントに対応するマルチプレックスストリーミングパターンなどのツールを習得します。モジュールの終わりには、スキーマ進化を自信を持って扱い、チェンジデータキャプチャ (CDC) を自動化し、データ完全性を確保する方法を理解できるようになります。

講義とハンズオンデモを通じて、以下のことを学びます。

• 複数ソースのデータを統合されたブロンズテーブルに取り込むマルチフローパイプラインを構築する。

• シルバーおよびゴールドレイヤー全体にリキッドクラスタリングとデータ品質エクスペクテーションを適用する。

• クロスプラットフォームのデータアクセスのために、Iceberg UniForm を使用したマルチプレックスパターンを実装する。

• AUTO CDC INTO を使用して SCD Type 2 の履歴トラッキングを自動化する。

• 無効なレコードを監査し管理するためのゼロデータロス隔離パイプラインを設計する。

注:

1. このコースは「Databricks による高度なデータエンジニアリング」シリーズの第1弾です。

2. SCORM 講義ファイルの場合は、コンテンツの完了後に 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マークされない場合があります。

このコースは、AI エージェントの入門、現代の AI アプリケーションにおける役割、および Databricks プラットフォーム上での構築方法を学ぶためのものです。エージェントとは何か、従来の AI システムとの違い、およびそのキーコンポーネントについて学習します。デモとハンズオンラボを通じて、Unity Catalog 関数と AI Search を使用してエージェントにガバナンスされたツールを付与し、データ上に Genie Agent を構築し、Databricks Apps 上でアプリケーションとして展開されたエージェントを探索しながら、MLflow Traces でその動作を追跡し、回答を検証します。このコースを修了すると、Databricks Data Intelligence Platform 上における AI エージェントのライフサイクル全体を理解できるようになります。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンを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認識されなくなる可能性があります。

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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