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。

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

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

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Upcoming Public Classes

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。

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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

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。