Data Modeling Strategies - Japanese
このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。 このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。
ハンズオン ラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。 また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。 このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。
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- スキーマ、ETLプロセス、ビジネスインテリジェンスワークフローなど、データウェアハウスの概念に関する基本的な知識。 - テーブルの作成、結合、制約、クエリを使用したデータ操作など、SQL に関する知識。 - Databricks または同様のクラウドベースのデータプラットフォームに関する基本的な経験。
- レイクハウスのアーキテクチャと Delta Lake の運用に関する基本的な知識。
- データ処理と変換タスクのための Python と PySpark の経験 (推奨されますが、必須ではありません)。
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