Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Lakeflow ジョブを使用したワークロードのデプロイコースでは、Lakeflow ジョブを 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使用して、データ、分析、AI workflows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。

- Directed Acyclic Graphs (DAG) を使用してデータワークロードを設計および実装し、さまざまなスケジュールオプションを構成し、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を実装する方法を学習します。

- このコースでは、適切なコンピューティングの選択、モジュラーオーケストレーション、エラー処理技術、フォールトトレラント設計など、すべてがDatabricks Data Intelligence Platformにネイティブに統合された、堅牢で本番環境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について説明します。

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- 「データエンジニアリングのためのDatabricks入門」コースを修了しているか、Databricks Data Intelligence Platform についてしっかりと理解している

- Databricks Workspace, Apache Spark, Delta Lake, メダリオンアーキテクチャのナビゲートや Unity Catalog などのトピックに関する基本的な理解を持っている

- Python/PySpark に精通している

- 中級レベルのSQLクエリを作成した経験がある。

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Upcoming Public Classes

Get Started with Data Governance on Databricks - Japanese

このコースでは、ハンズオンデモとキャップストーンラボを使用して、Unity Catalog および Databricks でのきめ細かなアクセス制御について説明します。テーブルの種類、カタログとスキーマの構成、グループベースのアクセス管理、およびアクセス制御の移行戦略について学習します。このコースには、行レベルのセキュリティと列マスキングによるきめ細かなアクセス制御の適用、属性ベースのアクセス制御、制御の組み合わせ、制御の移行、および包括的なガバナンス実装のためのラボに関するデモが含まれています。

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Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

注記：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの2回目です。

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

注：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの4回目です。

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