Databricks Performance Optimization - Japanese
このコースでは、SparkとDelta Lakeを用いたワークロードと物理レイアウトの最適化手法、およびSpark UIの分析によるパフォーマンス評価とアプリケーションのデバッグ方法を学びます。ストリーミング、流動的クラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonsなどのトピックを網羅します。
注記：このコースは「Advanced Data Engineering with Databricks」コースの一部です。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
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（例：様々なファイル形式のデータソースからデータを抽出する、データクリーニングのための一般的な変換を複数適用する、高度な組み込み関数を使用して複雑なデータの整形や操作を行う）
• 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）
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