DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

Databricks プラットフォームに関する十分な知識、Databricks ワークスペースの経験、Apache Sparkの経験、メダリオンアーキテクチャの経験、Delta Lakeの経験、Unity Catalogの経験、Delta Live Tablesの経験、そしてワークフローの経験。 Git バージョン管理の基本的な理解も必要です
データの取り込みと変換の経験があり、データ処理と DataFrame 操作について、PySpark に習熟している。さらに、受験者は、データ分析と変換のための中級レベルのSQLクエリを作成した経験が必要です。
Pythonプログラミングの知識と、関数やクラスを設計および実装する能力を含む、中級レベルのPythonコードの記述に習熟している必要です。また、ユーザーは Python パッケージの作成、インポート、および効果的な利用に熟練している必要があります。

Outline

ソフトウェアエンジニアリング、DevOps、CI/CD 基礎

ソフトウェアエンジニアリング(SWE)ベストプラクティス入門

〜への紹介 PySpark コードのモジュール化

PySpark のモジュール化コード

DevOps の基礎

CI/CDの役割における中 DevOps

知識チェック/ディスカッション

継続的インテグレーション

プロジェクトの計画

プロジェクト設定の探索 (必須)

PySpark の単体テストの概要

単体テストの作成と実行

インテグレーションの実行 DLT を使用したテストとワークフロー

DLT を使用した統合テストの実行とワークフロー

Git によるバージョン管理の概要

継続的デプロイメントの概要

Databricks アセットのデプロイの概要 (スライド)

Databricks プロジェクトをデプロイする

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning with Databricks - Japanese

Databricks で機械学習へようこそ。

このコースは、Databricks における機械学習ワークフローを習得するための起点となります。データの準備、モデル開発、デプロイメント、運用について、専門のインストラクターが詳しく解説します。受講者は、Databricks に特化したデータ探索、モデルのトレーニング、デプロイメント戦略に必要なスキルを学びます。コース修了時には、Databricks プラットフォーム上で機械学習ライフサイクル全体をナビゲートできる知識と自信を身に付け、堅牢な機械学習ソリューションを効率よく構築してデプロイできるようになります。

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Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQLの包括的な入門を提供します。学習者はデータのインジェスト、クエリの作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラートの設定を行います。このコースは、Databricks認定データアナリストアソシエイト試験を受験するための準備コースです。

このコースは4時間のモジュール2つで構成されている。SQL Analytics on Databricks

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。

AI/BI for Data Analysts

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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