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。

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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Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Oct 21	02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)	-	Japanese	$750.00

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Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Japanese

本コースでは、大規模なデータウェアハウス環境のパフォーマンス最適化、コスト管理、およびセキュリティについて解説します。

本コースは、複数の事業部門にまたがり数百人から数千人のユーザーにサービスを提供するDatabricks環境の管理を担当するデータウェアハウス実務者を対象としています。本コースを受講することで、高いパフォーマンスとコスト効率を維持しつつ、セキュリティ基準への準拠を確保しながら、データウェアハウス運用を効率的に拡張するために必要なスキルを習得できます。

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。

Languages Available: English | Português BR | 한국어 | Español | française

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

Languages Available: English | 한국어

Building ETL Pipelines with SQL - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で純粋な SQL を使用して、本番運用に対応した ETL パイプラインを構築する方法を学びます。受講者は、増分インジェストのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、Silver-to-Gold 変換のための増分更新を伴うマテリアライズドビュー、宣言型 SCD タイプ 1 およびタイプ 2 ディメンション管理のための AUTO CDC (FLOW AUTO CDC)、および本番オーケストレーションのための SQL ファイルタスクを使用した Lakeflow ジョブについて学習します。このコースでは、メダリオンアーキテクチャ(ブロンズ → シルバー → ゴールド)を通じて、現実的な小売データセットに従います。