メインコンテンツへジャンプ

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 |  Português BR | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
3h
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

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Runtime

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

今すぐ登録

Instructors

Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

今すぐ登録

Learning

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

Purchase now

Scale

Skills@Scale

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。 参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。 このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。 実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。 最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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

Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.