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。

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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

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Data Analyst

SQL Analytics on Databricks - Japanese

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

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Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Japanese

このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow宣言型パイプラインを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。このコースは、Lakeflow 宣言的パイプラインを初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します

取り上げるトピックは次のとおりです:

- SQL を使用した Lakeflow のマルチファイルエディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグ (Python コード例を提供)

- Lakeflow 宣言的パイプラインがパイプライングラフを通じてパイプラインでデータの依存関係を追跡する方法

- パイプラインコンピュートリソース、データアセット、トリガーモード、およびその他の詳細オプションの構成

次に、このコースでは、Lakeflow のデータ品質に対する期待値を紹介し、データの整合性を検証および適用するために、期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーに案内します。次に、学習者は、スケジュールオプション、本番運用モード、パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視するためのパイプラインイベントログの有効化など、パイプラインを本番運用に配置する方法について説明します

最後に、このコースでは、Lakeflow 宣言型パイプライン内の APPLY CHANGES INTO 構文を使用して変更データキャプチャ (CDC) を実装し、slowly changing dimensions (SCD タイプ 1 および 2) を管理し、ユーザーが CDC を独自のパイプラインに統合する準備をする方法について説明します。

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Data Modeling Strategies - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。

ハンズオンラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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