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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

Skill Level
Professional
Duration
2h
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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Upcoming Public Classes

Databricks Data Sharing & Collaboration - Japanese

本コースでは、Databricks のデータ共有機能を活用して、組織全体および外部パートナーとの間で安全かつ効率的なコラボレーションを実現する方法を学びます。本コースは、モダンなデータ共有の基礎を扱い、それがもたらすビジネス価値を探り、Databricks の 3 つのコアソリューションである Delta Sharing、Marketplace、Clean Rooms を検討します。Databricks-to-Databricks(D2D)とオープン(D2O)の両方の共有モデルを含む Delta Sharing のアーキテクチャを理解し、テーブル、AI モデル、ノートブックなどのさまざまなアセットタイプを共有する方法を学びます。本コースではさらに、高度なレプリケーション戦略、クロスクラウドおよびクロスリージョンの最適化、動的ビューとパーティションフィルタリングを使用したきめ細かなアクセス制御の実装を探ります。また、トークン管理、きめ細かなアクセス制御、コスト最適化、監査戦略を含むセキュリティとガバナンスの実践も習得します。修了するまでに、内部および外部のユースケース向けに安全な Delta Sharing ソリューションを設計し、コストを管理しながらマルチパーティのコラボレーションを最適化し、具体的なビジネスニーズに適した Databricks の共有ソリューションを選択するスキルを身につけます。

Free
4h
Associate

Questions?

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