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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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

このコースの内容は、次のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• Databricksデータエンジニアリング＆データサイエンスワークスペースを使用した基本的なコード開発タスクの実行能力（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、基本的なノートブック操作の使用、Gitからのリポジトリのインポートなど）

• PySparkの中級レベルのプログラミング経験

• 様々なファイル形式やデータソースからデータを抽出する

• データをクリーンアップするために、いくつかの一般的な変換を適用する

• 高度な組み込み関数を使用して複雑なデータを再構成し操作する

• Delta Lakeの中級レベルのプログラミング経験（テーブル作成、完全更新および増分更新の実行、ファイルの圧縮、以前のバージョンの復元など）

• Lakeflowパイプラインエディタを使用したデータパイプラインの設定とスケジューリングの初心者向け体験

• PySparkを使用したLakeflow Spark宣言型パイプラインの定義に関する初心者向け体験

• Auto LoaderとPySpark構文を使用してデータを取得・処理する

• 変更データキャプチャのフィードをAPPLY CHANGES INTO構文で処理する

• DLT構文のトラブルシューティングのために、パイプラインイベントログと結果を確認する

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Mar 03	02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$750.00

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Machine Learning Practitioner

Generative AI Solution Development - Japanese

このコースは、最も新しく最も一般的なフレームワークを使用して LLM 中心のアプリケーションを構築したいと考えているデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務者を対象としています。このコースでは、Hugging Face を使用して一般的な LLM アプリケーションを構築する方法、検索拡張生成 (RAG) アプリケーションを開発する方法、LangChain を使用して多段階推論パイプラインを作成する方法、特定のタスクに合わせて LLM を微調整し LLM の使用に関する社会的考慮事項を評価して対処する方法、LLMOps のベストプラクティスを活用してモデルを大規模にデプロイする方法などを学びます。

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

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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。