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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。


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

Skill Level
Associate
Duration
2h
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。

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Omnigent Basics - Japanese

このコースは、DatabricksのオープンソースメタハーネスであるOmnigentの入門コースです。AIエージェントの構築・ガバナンス・コラボレーションをDatabricks プラットフォーム上で行う方法を学びます。ハーネスとは何か、そしてメタハーネスが既存のエージェントツールの上位に位置してそれらを相互運用可能にする仕組みについて理解し、Omnigentの3つの柱であるCombine、Control、Shareを探索します。インタラクティブな講義とラボを通じて、Databricks サンドボックス上でOmnigentセッションを開始し、アプリケーションをvibe-codeして共有し、ポータブルなYAMLエージェントを宣言し、ステートフルなコンテキストポリシーを適用(致命的なトリフェクタおよびプロンプトインジェクションへの防御を含む)し、組み込みのPollyおよびDebbyエージェントを操作します。このコースを修了すると、Omnigent、Unity Gateway、およびDatabricks サンドボックスを使用してAIエージェントを調整・ガバナンスする方法を理解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。

Free
3h
Professional

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