Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs コースでは、Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして Lakeflow Jobs を使用し、データ、アナリティクス、および AI ワークフローをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

• 有向非環状グラフ（DAG）を使用したデータワークロードの設計と実装、各種スケジューリングオプションの設定、および条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能の実装について学習します。

• 本コースでは、適切なコンピュート選択、モジュール式オーケストレーション、エラー処理技術、およびフォールトトレラント設計を備えた、堅牢で本番運用に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスを取り上げます。これらはすべて Databricks Data Intelligence Platform 内にネイティブに統合されています。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

• 「Get Started with Databricks for Data Engineering」コースの修了、またはDatabricks Data Intelligence Platformに関する十分な理解

• Databricks ワークスペースのナビゲーション、Apache Spark、Delta Lake、メダリオンアーキテクチャ、Unity Catalogなどのトピックに関する基本的な理解

• Python/PySpark の使用経験

• 中級レベルのSQL クエリの作成経験

Outline

• コース概要

• Databricks におけるデータエンジニアリング入門

• lakeflow ジョブのコアコンポーネント

• コースプロジェクト概要

• デモ - Lakeflow ジョブ UI を使用したジョブの作成

• ラボ - 初めてのジョブを作成する

• ジョブの作成とスケジューリング

• デモ - スケジューリングとトリガーによるワークロードの自動化

• 条件付きタスクと反復タスク

• デモ - 高度なタスクを使用した動的ワークロードの構築

• ラボ - If-Elseタスクの追加とジョブの自動化

• タスクの失敗の処理とジョブのパフォーマンスのモニタリング

• モニタリングとタスクの修復

• 本番運用における lakeflow ジョブとベストプラクティス

• まとめと次のステップ

• BONUS LAB - モジュラーオーケストレーション

Upcoming Public Classes

Date	Time	Your Local Time	Language	Price
Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Jan 22	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	-	Japanese	$750.00

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Advanced Machine Learning with Databricks - Japanese

このコースはデータサイエンティストおよび機械学習の実務者を対象としており、4時間のモジュールが2つで構成されています。

Machine Learning at Scale

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

Advanced Machine Learning Operations

このコースでは、機械学習ライフサイクルと MLOps に関する包括的な理解を提供し、データおよびモデル管理、テスト、スケーラブルなアーキテクチャのベストプラクティスを重点的に取り上げます。CI/CD、パイプライン管理、環境の分離などの主要な MLOps コンポーネントを網羅しながら、Declarative Automation Bundles (DABs)、Lakeflow ジョブ、Model Serving など、自動化およびインフラ管理のための Databricks のツールを紹介します。モニタリング、カスタムメトリクス、ドリフト検出、モデルロールアウト戦略、A/B テスト、および信頼性の高い MLOps システムの原則について学び、Databricks における機械学習プロジェクトの実装と管理を総合的なビューで理解できるようになります。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。