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Data Preparation for Machine Learning - Japanese

このコースでは、Databricks上での従来の機械学習に向けたデータ準備の基礎を学びます。受講者は、Unity Catalogで管理されるDeltaテーブルにデータを読み込み、ノートブック、組み込みの可視化ツール、およびGenie Codeを使って探索します。次に、クリーンデータの作成、欠損値や外れ値の処理、データリークのないデータの分割とサンプリングを行い、補完・エンコーディング・標準化のための再現可能なSpark 機械学習パイプラインを構築します。最後に、Unity Catalogの特徴量エンジニアリングを使用して機能を保存、管理、再利用します。これには、リークのないトレーニングセットのためのポイントインタイムルックアップと、Lakebaseを基盤とするOnline Feature Storeを使ったオンライン特徴量サービングの概要が含まれます。各モジュールは、講義とハンズオンデモ、およびサーバーレスコンピュート上で実行するラボを組み合わせた構成になっています。モデルのトレーニング、サービング、およびモニタリングはこのコースの対象外であり、それらはMachine Learning Model DevelopmentおよびMachine Learning Model Deploymentコースで学習します。このコースは、Databricks上でのデータ準備に関する確固たる基礎を身につけたいと考える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実践者を対象としています。


注:

  1. これは「Machine Learning with Databricks」シリーズの最初のコースです。
  2. SCORM講義ファイルでは、コンテンツを完了した後、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。
Skill Level
Associate
Duration
2h
Prerequisites

このコースでは、以下のスキル、知識、能力を持つ受講者を対象にコンテンツが開発されています: 

• Databricks の基礎知識。「Get Started with Databricks for Machine Learning」の修了、または同等の経験。

      - 受講者はワークスペースのナビゲート、ノートブックの作成と実行、サーバーレス コンピュートを含むコンピュートへのノートブックの接続ができる必要があります。また、Databricks における基本的な機械学習ワークフローを理解していることも必要です。

• 中級レベルの Python。

      - 受講者はデータ操作のための Python を問題なく記述できる必要があります。Pandas の使用経験があると役立ちます。本コースでは分散処理にすべて Spark DataFrames と Spark ML を使用するため、PySpark DataFrames の基本的な知識があると望ましいですが、必須ではありません。

• 基本的な SQL。

      - 受講者は単純な SELECT、CREATE TABLE、および GRANT 文を読み書きできる必要があります。複数のデモおよびラボで SQL セルを使用します。

• 機械学習の基礎知識。

      - 受講者は特徴量とラベル、トレーニング・検証・テストセット、およびデータリーケージの概念に精通している必要があります。モデルのトレーニング自体は本コースでは扱いません。

• データ形式と Lakehouse の概念。

      - 受講者は CSV、JSON、Parquet などの一般的なフォーマットに精通し、Delta Lake および Lakehouse アーキテクチャの基礎知識を持っている必要があります。

• 探索的データ解析と基本的な統計。

      - 受講者は分布、平均、中央値、標準偏差、欠損値、外れ値、およびデータ品質の評価に使用する基本的なグラフを理解している必要があります。

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Catalog Management and Data Organization - Japanese

このコースでは、Databricks Data and AI Platform 上の Unity Catalog を使用して、カタログ構造と大規模なデータ組織の設計、実装、およびガバナンスの方法を学びます。5つのモジュールに分かれており、まず Unity Catalog をクラウドデプロイメントモデルの中に位置づけ、アカウントコンソール、リージョナルメタストア、およびそれを有効にする管理者ロールについて説明します。次に、組織のトポロジー(ビジネスユニット、リージョン、dev/QA/prod 環境)を、命名規則、オーナーシップ、および MANAGE 委任を備えたスケーラブルなカタログとスキーマ設計に変換する方法を学びます。続いて、ストレージ資格情報、外部ロケーション、マネージドストレージ階層、マネージドテーブルと外部テーブルの違い、Volumes、および Lakehouse Federation を使用したセキュアなストレージ統合について説明します。その後、ワークスペースとカタログのバインディング、権限の継承、行フィルター、列マスク、および属性ベースのアクセス制御(ABAC)ポリシーを含むアクセスパターンと分離戦略を適用する方法を学び、監査シグナルによって結果を検証します。最後に、Unity Catalog エステートの設計、ガバナンス、および運用に関するベストプラクティスでコースを締めくくります。ハンズオンのデモとラボはサーバーレスコンピュート上で実行され、短い Genie Code ステップが含まれています。 

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。

Free
2h
Associate

Unity Gateway Basics - Japanese

Unity GatewayはUnity CatalogのガバナンスをAIトラフィックに拡張します。Unity Catalogはすでにモデル、MCPサービス、関数、および接続をセキュリティ保護可能なオブジェクトとして管理しています。Unity Gatewayはそれらへのトラフィックに対する中央のControl Planeを追加し、すべてのリクエストとレスポンスに対してルーティング、レート制限、予算管理、使用状況のトラッキング、および**サービスポリシー**(ガードレール)を適用します。

このラボでは、短い講義を通じて基本的な概念を紹介した後、ハンズオンデモで実践的に学習します。デモでは、Databricksネイティブの図をコードとして生成する実際のエージェントアプリケーションを対象に、Unity Gatewayを経由してルーティングし、ガバナンスを段階的に強化していきます。具体的には、モデルサービスの作成、権限の付与、推論テーブルの追加、レート制限、ハルシネーションガードレールポリシーの設定、Claudeモデル間のトラフィック分割、およびフォールバックルーティングを行います。最後に、`system.ai`スキーマと`system.ai_gateway`スキーマを探索し、テレメトリと可観測性がペイロードレベルの推論ログをどのように補完するかを確認します。

ラボの終了時には、資産・トラフィック・動作のガバナンスがAIのための単一のControl Planeにどのように統合されるか、そしてそれらのコントロールをDatabricks上の本番運用スタイルのGenerative AIアプリケーションにどのように適用するかを理解できるようになります。

注意:SCORM形式の講義ファイルでは、コンテンツを完了した後に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記録されない場合があります。

Free
1h
Associate

Questions?

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