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Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - Japanese

Get Started with Databricks for Data Engineering

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。


このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。


Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks


このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform を使用してシンプルなデータ分析ワークフローを実行し、データ ウェアハウスの取り組みをサポートするための基本的なスキルを学習します。 ワークスペースのツアーが提供され、カタログ、スキーマ、テーブル、コンピューティング クラスター、ノートブック、ダッシュボードなどのDatabricksのデータ オブジェクトを操作する方法が示されます。 次に、基本的なデータ分析workflowに従って、Databricks SQLを使用してデータを操作したり、Delta Lakeバージョン ログを利用してタイム トラベルしたり、プラットフォーム内でダッシュボードを作成したり、自然言語プロンプトを使用してデータ探索用のジニースペースを作成したりといったタスクを実行します。 また、Databricks SQL、Delta Live Tables、Unity Catalogを使用して、Databricksがデータ ウェアハウスのニーズをどのようにサポートするかについても学習します。 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、学習した内容をライブDatabricks Workspace環境で実践する総合的なラボ演習も実施されます。


Databricks Free Editionアカウント を作成すれば、実践的な環境でデモを実際に試すことができます。


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

Skill Level
Onboarding
Duration
4h
Prerequisites

Get Started with Databricks for Data Engineering

• クラウドデータプラットフォームに関する基本的な知識。データベース、テーブル、クエリが何であるかを概念レベルで理解していること。

• SQL の実務的な知識。WHERE、GROUP BY、集計関数を含む SELECT 文を読み書きでき、INSERT、UPDATE、DELETE を理解していること。

• データの取り込み、変換、パイプラインといったデータエンジニアリングの概念に関する一般的な知識があると役立ちますが、必須ではありません。基礎についてはこのコースで扱います。


Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

• データ分析の原則とトピック、例えばANSI SQL、統計分析、データの準備とプレゼンテーションに関する基本的な理解

Outline

Get Started with Databricks for Data Engineering


Databricks ではじめるデータエンジニアリング入門

• Databricks Data Intelligence Platform

• デモ: Databricks ワークスペースのウォークスルー

• デモ: データを見つけてテーブルを作成する

• ラボ: テーブルの検索と作成

• デモ: INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更

• ラボ: Delta テーブルのデータを変更する

• デモ: バージョン履歴とタイムトラベルの確認

• ラボ: バージョン履歴とタイムトラベルの活用

• デモ: CTAS とアップロード UI を使用したデータの取り込み

• ラボ: CTAS を使用したデータの取り込み

• デモ: COPY INTO による増分データの読み込み

• ラボ: 増分データの読み込み

• デモ: メダリオンアーキテクチャパイプラインの構築

• ラボ: 完全なメダリオンパイプラインの構築

• デモ: Lakeflow Job によるパイプラインの自動化

• ラボ: パイプラインジョブの自動化

• デモ: ボーナス - Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築

• ラボ: ボーナス - 宣言型パイプラインの結果を確認する

• コースリソースのリセットまたはクリーンアップ

• まとめと次のステップ


Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

Databricks 概要 

データ分析に Databricks を使用する
Databricks AI/BI 

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Aug 27
01 PM - 05 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
Free
Oct 29
01 PM - 05 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
Free

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Data Warehousing Practitioner

SQL Programming and Procedural Logic - Japanese

本コースでは、Databricks 内のコアとなる SQL プログラミングと手続き型ロジックのスキルを学び、モジュラーで保守性が高く本番運用に対応したアナリティクスワークフローの構築方法に焦点を当てます。まず、Common Table Expressions(コモンテーブルエクスプレッション)(高度な再帰 CTE を含む)、一時ビューやテーブルなどのセッションスコープのオブジェクト、User Defined Functions(ユーザー定義関数) など、SQL 開発をよりクリーンで再利用しやすくする主要な SQL コンストラクトについて学びます。次に、複合ステートメント、変数、制御フロー、条件分岐、ループ、堅牢なエラーハンドリングを使用した高度な SQL スクリプティング技法を通じて、構造化された柔軟な SQL プロセスの作成方法を学びます。また、ACID 準拠の複数ステートメントトランザクションを使用して、これらの複数ステップのパイプライン全体でデータの一貫性を保証する方法も学びます。最後に、ロジックを SQL Stored Procedures(ストアドプロシージャ) にカプセル化し、Lakeflow ジョブと移行戦略で複雑なワークフローをオーケストレーションし、レガシータスクをモジュラーで自動化されたパイプラインに変換して Databricks platformの全機能を活用する方法を学びます。

注:SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。

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2h
Associate

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