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: SCORM の講義ファイルについては、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（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。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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

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Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、データアナリストが Databricks で AI/BI Dashboards を設計、作成、公開、運用する方法を学びます。AI/BI Dashboards は、ガバナンスの効いた Unity Catalog のデータを、インタラクティブな可視化、フィルター、Genie 連携と組み合わせることで、ビジネスユーザーがコードを書かずに回答を探索できるようにします。

このコースは、1 つのエンドツーエンドの構築を通じて進めます。まず Unity Catalog のソーステーブルから始め、最終的に公開・監視された複数ページのダッシュボードを完成させます。その過程で、ダッシュボードが Databricks の AI/BI 製品ファミリー全体の中でどのように位置づけられるか、また Genie、データセット、可視化、フィルターがワークフローのどこに当てはまるかを学びます。

扱う内容は次のとおりです。

• AI/BI Dashboards の基礎と、それが Genie および Databricks プラットフォームの他の要素とどのように関係するか。

• Unity Catalog でのソースデータの探索と、SQL を使用した再利用可能なダッシュボードデータセットの設計。

• 可視化（KPI、トレンド、内訳）の作成と、見やすい複数ページのダッシュボードのレイアウト。

• Genie Code を使用して、自然言語のプロンプトから SQL、チャート、フィルターを作成すること。

• フィルターを追加して、ダッシュボードをインタラクティブにし、閲覧者の疑問に応えられるようにすること。

• 適切な人がダッシュボードを表示・編集できるよう、公開、共有、アクセス権の管理を行うこと。

• スケジュールされた更新、キャッシュ、使用状況の監視を伴って、ダッシュボードを本番環境で運用すること。

コースを修了するころには、ビジネス上の課題を起点として、それを支えるデータセットを設計し、洗練されたダッシュボードを作成し、適切なアクセス権と、正確性を保つための更新戦略とともに対象ユーザーへ提供できるようになります。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンを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認識されなくなる可能性があります。

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Lab

Associate

Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Development - Japanese

この包括的なコースでは、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、一般的な ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置いています。参加者は、Databricks の強力な機能を活用しながら、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習手法を学習します。このコースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、機能管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメーター調整のためのOptunaについて説明します。さらに、参加者は、自然言語、MCP 接続、指示、スキルを使用して機械学習ライフサイクル全体をガイドする Databricks の AI 搭載コーディングアシスタントである Genie Code を使用して、モデル開発を加速する方法を学びます。このコースを修了すると、学習者は Databricks 環境で機械学習モデルを効率的に開発、最適化、デプロイするための実践的なスキルを身に付けることができます。

Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

このコースで扱う内容は次のとおりです。

• Databricks Data Intelligence Platform の概要と、Databricks workspace、Unity Catalog、ノートブックの連携方法。

• Delta Lake テーブルの作成と管理。

• INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更。

• Delta テーブルのバージョン履歴とタイムトラベルの確認。

• Lakeflow Connect のオプション（CTAS、アップロード UI、COPY INTO）を使用したデータの取り込み。

• ブロンズ、シルバー、ゴールドの各レイヤーを通じてデータを変換するメダリオンアーキテクチャのパイプラインの構築。

• Lakeflow ジョブによるパイプラインの自動化。

• （ボーナス）Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築。

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