Data Warehousing with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksのデータウェアハウジング機能を探索したいデータ専門家向けに設計されています。 Databricksに関する予備知識がないと仮定して、最新のクラウドベースのデータウェアハウジングソリューションとしてDatabricksを活用する方法を紹介します。学習者は、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、Databricks Data Intelligence Platform を使用してデータを効率的に取り込み、変換、管理、分析する方法を探ります。学習者は、自然言語クエリによるデータ探索を簡素化する革新的な Databricks 機能である Genie についても学習します。このコースを修了すると、受講者は Databricks を使用してデータウェアハウスを実装および最適化するための基本的なスキルを身に付けることができます。

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- SQL とデータクエリの概念に関する基本的な理解

- テーブル、スキーマ、ETL/ELT プロセスなど、データウェアハウジングの概念に関する一般的な知識が推奨されます

- BI やデータ視覚化ツールの経験は役に立ちますが、必須ではありません

Outline

Data Warehousing with Databricks

Databricks の概要

Databricks を使用したデータウェアハウジング
Unity Catalog の概要
Databricks SQL ウェアハウス
TPC-DIの準備

取り込みとデータの変換

データ取り込み技術
データ変換
データの取り込み
データの探索

オーケストレーション

ワークフローの概要
ワークフローの探索機能

モニタリング

タグ付け
システムテーブル
コストの最適化

ビジュアライゼーション

AI/BI入門
ダッシュボードの作成と管理
ダッシュボードラボの作成

Genie

Genieの紹介
Genie Spacesの作成
Genie Spaces ラボ

Power BI の統合

Power BI の統合
スタースキーマの概要
まとめと次へステップ

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Apr 30	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$750.00

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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

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

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