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Data Preparation for Machine Learning - Japanese

このコースでは、機械学習のためのデータを Databricks を使って準備するための基礎に焦点を当てます。受講者は、従来の機械学習アプリケーション向けに調整されたデータの探索、クリーニング、および整理に必要なスキルを学びます。主なトピックには、データの視覚化、特徴量エンジニアリング、最適な特徴量ストレージ戦略などがあります。受講者は、実践的な演習を通じて、Databricks 内で機械学習用のデータセットを効率よく準備するための実地体験を積むことができます。このコースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストおよび機械学習の担当者向けに設計されており、さらに、データ準備に関する自らの習熟度を高め、機械学習モデルのデプロイメントのための強固な基盤を確立したいと考えている個人にも適しています。


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Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
  • Databricks Workspace とノートブックに関する理解
  • Delta Lake とレイクハウスについての知識
  • Python に関する中級レベルの知識


Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
May 28
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00
Jun 27
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00
Jul 30
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

Advanced Data Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使った高度なデータエンジニアリングを学ぶための適切な入り口となります。以下では、このコースに含まれる4つの4時間の各モジュールについて説明します。

Databricks Streaming and Delta Live Tables

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナル データ エンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

Databricks Data Privacy

このコンテンツでは、Databricks 内でデータプライバシーを管理するための包括的なガイドを提供します。 Delta Lake アーキテクチャ、リージョンのデータ分離、GDPR/CCPA コンプライアンス、チェンジデータフィード (CDF) の使用状況などの主要なトピックについて説明します。 実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は Unity Catalog の機能を使用して機密データの保護とコンプライアンスを確保し、データの整合性を効果的に保護する方法を学びます。

Databricks Performance Optimization

このコースでは、SparkとDelta Lakeを使用してワークロードと物理レイアウトを最適化する方法と、Spark UIを分析してパフォーマンスを評価し、アプリケーションをデバッグする方法を学びます。ストリーミング、リキッドクラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonなどのトピックについて説明します。

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles

このコースでは、DevOps の原則と Databricks プロジェクトへの適用について包括的に復習します。 まず、コア DevOps、DataOps、継続的インテグレーション (CI)、継続的デプロイ (CD)、テストの概要を説明し、これらの原則をデータエンジニアリングのパイプラインに適用する方法を探ります

次に、CI/CD プロセス内の継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメント用の Databricks REST API、SDK、CLI などのツールを検討します。 Databricks アセットバンドル (DAB) と、それらが CI/CD プロセスにどのように適合するかについて学習します。 主なコンポーネント、フォルダー構造、Databricks のさまざまなターゲット環境へのデプロイを合理化する方法について詳しく説明します。 また、Databricks CLI を使用して、構成の異なる複数の環境に対して変数の追加、変更、検証、デプロイ、および実行を行う方法についても学習します

最後に、このコースでは、Databricks アセットバンドルをローカルでビルド、テスト、デプロイするための対話型開発環境 (IDE) としての Visual Studio Code を紹介し、開発プロセスを最適化します。 このコースの最後には、GitHub Actions を使用してデプロイパイプラインを自動化し、Databricks Asset Bundles で CI/CD ワークフローを強化する方法を紹介します

このコースを修了すると、Databricks アセットバンドルを使用して Databricks プロジェクトのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率を向上させることができるようになります。

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Paid
16h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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