Databricks Streaming and Delta Live Tables - Japanese

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナルデータエンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/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とデータサイエンスワークスペース (クラスターの作成、ノートブックでのコードの実行、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) を使用して、基本的なコード開発タスクを実行する機能
PySparkの中級レベルのプログラミング経験
- さまざまなファイル形式やデータソースからデータを抽出
- いくつかの一般的な変換を適用してデータをクリーンアップする
- 高度な組み込み関数を使用して複雑なデータの形状変換と操作を行う
Delta Lakeを使用した中級レベルのプログラミング経験 (テーブルの作成、完全更新と増分更新の実行、ファイルの圧縮、以前のバージョンの復元など)
Delta Live Tables (DLT) UIを使用したデータパイプラインの構成とスケジュール設定の初歩的な経験
PySparkを使用したDelta Live Tablesパイプラインの定義の初歩的な経験
- Auto LoaderとPySpark構文を使用してデータの取り込みと処理を行う
- APPLY CHANGES INTO構文を使用したチェンジデータキャプチャフィードの処理
- パイプラインイベントログと結果を確認して DLT 構文のトラブルシューティングを行う

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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール（4時間）について説明します。

Generative AI Solution Development:（ジェネレーティブAIソリューション開発）：このコースでは、RAG（retrieval-augmented generation）メソッドを使用したコンテキスト生成AIソリューションを紹介します。まず、Mosaic AI Playgroundを使って、RAGアーキテクチャとコンテキスト情報の重要性を紹介します。次に、Generative AIソリューションのためにデータを準備する方法を紹介し、このプロセスとRAGアーキテクチャの構築を結びつけます。最後に、コンテキスト埋め込み、ベクター、ベクターデータベース、Mosaic AI Vector Searchの活用に関する概念を探ります。

Generative AI Application Development：多段階推論LLMチェーンとエージェントを使用した高度なLLMアプリケーションを構築するための情報と実践的な経験が必要ですか？このモジュールでは、まず問題を構成要素に分解し、ビジネスユースケースを強化するために各ステップに最適なモデルを選択する方法を学びます。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントを紹介し、Databricks上で生成モデルを使用した自律エージェントを設計します。

Generative AI Application Evaluation and Governance：ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。

Generative AI Application Deployment and Monitoring：ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか？このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。

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Machine Learning Practitioner

Data Preparation for Machine Learning - Japanese

このコースでは、機械学習のためのデータを Databricks を使って準備するための基礎に焦点を当てます。受講者は、従来の機械学習アプリケーション向けに調整されたデータの探索、クリーニング、および整理に必要なスキルを学びます。主なトピックには、データの視覚化、特徴量エンジニアリング、最適な特徴量ストレージ戦略などがあります。受講者は、実践的な演習を通じて、Databricks 内で機械学習用のデータセットを効率よく準備するための実地体験を積むことができます。このコースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストおよび機械学習の担当者向けに設計されており、さらに、データ準備に関する自らの習熟度を高め、機械学習モデルのデプロイメントのための強固な基盤を確立したいと考えている個人にも適しています。

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Data Analytics and Warehousing with Databricks - Japanese

このコンテンツでは、Databricks SQLを包括的に紹介します。これは、Databricks SQL の Associate Data Analysis 認定資格取得を目指す方をサポートするように設計されています。参加者は、データの取り込み、クエリーの記述、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、およびPartner Connectを使用したDatabricks SQLの追加ツールへの接続について学習します。

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