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。

注記：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

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

Platform Administrator

Get Started with Databricks Platform Administration - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformにおけるプラットフォーム管理の基礎を学びます。Databricks環境内での効果的なデータガバナンスに不可欠なコンポーネントであるUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、Databricksインフラストラクチャとdata intelligence platformの詳細な紹介から始まります。Databricks workspaceの詳細な操作手順も含まれます。Unity Catalog内のデータガバナンス原則を探求し、その主要な概念、アーキテクチャ、役割をカバーします。さらに、クラスターやSQLウェアハウスを含む、Unity Catalog metastoresとコンピューティングリソースの管理に重点を置きます。最後に、権限、きめ細かいアクセス制御、データオブジェクトのガバナンス手法を学び、データアクセス制御を習得します。修了時には、効果的なデータガバナンスの実装、コンピューティングリソースの最適化、堅牢なデータセキュリティ戦略の徹底に必要な、Unity Catalog管理の必須スキルを身につけます。Databricks Labsサブスクリプションを購入すると、コースの最後には、ライブのDatabricks workspace環境で学んだ内容を実践する包括的なラボ演習が用意されています。

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Lab

Onboarding

Apache Spark Developer

Introduction to Apache Spark™ - Japanese

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。

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Lakeflow ジョブを使用したワークロードのデプロイコースでは、Lakeflow ジョブを Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして使用して、データ、分析、AI workflowsをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

- Directed Acyclic Graphs (DAG) を使用してデータワークロードを設計および実装し、さまざまなスケジュールオプションを構成し、条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能を実装する方法を学習します。

- このコースでは、適切なコンピューティングの選択、モジュラーオーケストレーション、エラー処理技術、フォールトトレラント設計など、すべてがDatabricks Data Intelligence Platformにネイティブに統合された、堅牢で本番環境に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスについて説明します。

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Associate