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。
注：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの2回目です。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR
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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