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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について学習したいデータプロフェッショナルを対象としています。 Databricks に関する予備知識がなくても、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、Databricks Data Intelligence Platformをどのように使用して、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、データの取り込み、変換、管理、分析を効率的に行う方法を学習します。 また、自然言語クエリーによるデータ探索を簡素化する Databricks の革新的な機能である Genie についても学習します。 このコースを修了すると、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が身に付きます。


Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
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やデータビジュアライゼーション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
May 26
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00
Jun 25
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00
Jul 28
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。

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

Paid
16h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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