Databricks Performance Optimization - Japanese

このコースでは、Databricks Genie Agent の設計・構築・維持管理の方法を学びます。Genie Agent は自然言語インターフェースであり、ビジネスユーザーがコードを書くことなく、ガバナンスの効いたデータに対して質問を行い、SQL に基づいた回答を受け取ることができます。

Genie Agent が Databricks AI/BI 製品ファミリーの中でどのように位置づけられるか、また自然言語を信頼性の高い SQL クエリへどのように変換するかを学びます。本コースでは、正確で一貫性があり、信頼性の高い結果を提供する Genie Agent を作成するために必要なことに焦点を当てています。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から始まり、Knowledge Store のキュレーションツール一式を使用した Genie Agent の設定と改善まで、完全なエンドツーエンドのワークフローに沿って学習を進めます。これには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、クエリ例、テキスト指示が含まれます。

また、Genie One を通じてビジネスユーザーと Genie Agent を共有する方法、Unity Catalog ガバナンスが自動的に適用される仕組み、そしてモニタリングとユーザーフィードバックを活用して継続的に品質を向上させる方法についても学びます。

コースの終了時には、ガバナンスの効いたセルフサービス型の会話アナリティクスをスケールで提供する、本番運用に対応した Genie Agent を作成・管理できるようになります。注：SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンは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記録されない場合があります。

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform におけるデータモデリングアプローチの全領域を実践者向けに解説します。古典的なデータウェアハウス手法（Inmon、Kimball、Data Vault 2.0）から、Feature Store を活用した機械学習ユースケース、さらに Unity Catalog 上の Data Products によるデータの製品化まで幅広く取り上げます。

各モデリングアプローチは講義形式で紹介した後、共有データセット（TPC-H サンプル）を使ったハンズオンデモで理解を深めます。コースの最後には、ERM、ディメンショナルモデリング、Data Vault 2.0、および Feature Store を単一の統合ワークフローで実践する包括的なエンドツーエンドのラボを行います。

注: SCORM 講義ファイルの場合は、コンテンツの完了後に SCORM ウィンドウを閉じてください。‘Next Lesson’ボタンは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記録されない可能性があります。

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このコースは、Python を初めて学ぶ方を対象に、プログラムを使ってデータを操作するための基礎を提供します。コースはプログラミングの式、変数、データ型の基本的な紹介から始まります。その後、条件文と制御文、関数、収集型、ループ、エラー処理、クラスへと進みます。外部ライブラリを使って Python を拡張する方法を学び、データ解析と可視化のための Pandas ライブラリの使用経験を積みます。これには、Apache Spark を使った Pandas Workflows のスケーリングも含まれます。最後に、クラウドコンピューティングの基礎を探索します。コース全体を通じて、ラボ演習による実践的な練習を行い、授業後にプログラミングの知識をさらに深めるための追加リソースも提供されます。