Developing Applications with Apache Spark™ - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。 このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。 

ハンズオン ラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。 また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。 このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。 

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。 

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。 最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

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このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムを構築およびデプロイするためのキーコンポーネントと機能に焦点を当てます。 参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector Search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。 このコースでは、検索拡張生成(RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価 frameworksを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。 このコースを修了すると、学習者は Mosaic AI を使用して一般的なGen AI アプリケーションを設計、デプロイ、監視するスキルを身に付けることができます。

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