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Data Preparation for Machine Learning - Japanese

本コースでは、Databricksを使用した機械学習向けデータ準備の基礎に焦点を当てます。参加者は、従来の機械学習アプリケーション向けに最適化されたデータの探索、クリーニング、整理に必要なスキルを習得します。主なトピックには、データ可視化、特徴量エンジニアリング、最適な特徴量保存戦略が含まれます。実践的な演習を通じて、参加者はDatabricks内で機械学習向けにデータセットを効率的に準備する実践的な経験を積みます。本コースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストや機械学習実践者、およびデータ準備の習熟度を高め、機械学習モデルの成功した展開のための強固な基盤を確保したい個人向けに設計されています。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

• Databricks workspaceおよびノートブックの知識

• Delta LakeおよびLakehouseに関する知識

• Pythonの中級レベルの知識

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Apr 07
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

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Upcoming Public Classes

Apache Spark Developer

Apache Spark™ Programming with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使ったApache Sparkプログラミングを学ぶための適切な入口となります。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール(4時間)について説明します。

Introduction to Apache Spark

この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。 実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。 

Developing Applications with Apache Spark

このハンズオンコースでは、Apache Spark を使用したスケーラブルなデータ処理を習得します。 Spark の DataFrame API を使用して、効率的な ETL パイプラインを構築し、高度な分析を実行し、分散データ変換を最適化する方法を学びます。 グループ化、集計、結合、集合演算、ウィンドウ関数について調べます。 配列、マップ、構造体などの複雑なデータ型を操作しながら、パフォーマンス最適化のベストプラクティスを適用します。

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

このコースでは、Apache Spark を使用したストリーム処理と解析の基本について学習します。 ストリーム処理の基礎をしっかりと理解し、Spark 構造化ストリーミング API を使用してアプリケーションを開発します。 ストリーム集約やウィンドウ分析などの高度な手法を探索して、リアルタイム データを効率的に処理します。 このコースでは、動的データ環境向けにスケーラブルでフォールトトレラントなストリーミングアプリケーションを作成するスキルを身に付けます。

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.