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Feature Engineering at Scale - Japanese

このコースでは、Databricks プラットフォーム上でエンドツーエンドの特徴量エンジニアリングパイプラインを設計、スケール、および運用化する方法について包括的な理解を深めます。カリキュラムは3つの段階的なモジュールで構成されています。Spark の分散実行と最適化の基礎をマスターすること、Auto Loader と宣言型 LakeFlow パイプラインを使用したスケーラブルなデータ取り込みの実装、そして Databricks Feature Store を活用した本番運用グレードの MLOps への発展です。


Catalyst オプティマイザと Spark UI を使用した Spark パフォーマンスのデバッグ、自動品質チェックを備えたブロンズ・シルバー・ゴールドのメダリオンアーキテクチャの構築、SparkML を使用したスケーラブルな特徴量の変換処理の実装など、実践的な学習体験に取り組んでいただきます。コースの集大成として、Online Feature Store を通じたリアルタイムの特徴量サービングのデプロイ、オンデマンド変換処理を伴う FeatureSpec の定義、そして Unity Catalog によるガバナンスとリネージトラッキングの適用を行います。


コース修了時には、エンタープライズスケールでの機械学習における完全な特徴量ライフサイクルを管理する能力を身に付け、パフォーマンスが高く、信頼性があり、ガバナンスが整備された、本番運用に対応したパイプラインを設計できるようになります。


注:SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツの完了後にSCORMウィンドウを閉じてください。‘Next Lesson’ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了済みとして記録されない可能性があります。

Skill Level
Professional
Duration
3h
Prerequisites

このコンテンツは、次のスキル、知識、能力を持つ受講者向けに作成されています:

1.「Apache Spark 入門」コースを修了しているか、基本的なデータの変換処理や Spark SQL を含む Spark の基礎知識と同等の知識を持っていること。

   * 受講者は、分散データ処理における Spark の役割を理解していることが求められます。本コースはその基礎を踏まえ、Spark がスケーラブルな機械学習ワークフローをどのように実現するかを説明します。

2. `pandas`、`numpy`、`scikit-learn` などのライブラリを使用したデータ操作を含む、Python プログラミングの中級レベルの習熟度。

3. モデルのトレーニング、評価、ハイパーパラメータのチューニングを含む、従来の機械学習ワークフローに関する中級レベルの理解。

4. Databricks プラットフォームおよび Workflows に関する知識。

   * 受講者は、本コースの受講前に Databricks Machine Learning Associate コースを修了されることを強くお勧めします。本コースは、Databricks 環境を使用した機械学習開発の知識を前提としています。

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks Genie Agent の設計・構築・維持管理の方法を学びます。Genie Agent は自然言語インターフェースであり、ビジネスユーザーがコードを書くことなく、ガバナンスの効いたデータに対して質問を行い、SQL に基づいた回答を受け取ることができます。

Genie Agent が Databricks AI/BI 製品ファミリーの中でどのように位置づけられるか、また自然言語を信頼性の高い SQL クエリへどのように変換するかを学びます。本コースでは、正確で一貫性があり、信頼性の高い結果を提供する Genie Agent を作成するために必要なことに焦点を当てています。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から始まり、Knowledge Store のキュレーションツール一式を使用した Genie Agent の設定と改善まで、完全なエンドツーエンドのワークフローに沿って学習を進めます。これには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、クエリ例、テキスト指示が含まれます。

また、Genie One を通じてビジネスユーザーと Genie Agent を共有する方法、Unity Catalog ガバナンスが自動的に適用される仕組み、そしてモニタリングとユーザーフィードバックを活用して継続的に品質を向上させる方法についても学びます。

コースの終了時には、ガバナンスの効いたセルフサービス型の会話アナリティクスをスケールで提供する、本番運用に対応した Genie Agent を作成・管理できるようになります。注:SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンは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記録されない場合があります。

Paid & Subscription
3h
Lab
Onboarding
Data Engineer

Building Enterprise Applications with Databricks Apps - Japanese

このコースでは、開発者が Databricks プラットフォーム上で安全なデータおよび AI アプリケーションを直接構築・デプロイできるようにする新しい機能、Databricks Apps を紹介します。主に、組織内の非技術系ユーザーがデータの知見にアクセスできるカスタムアプリケーションを作成する必要があるデータサイエンティスト、データエンジニア、および開発者を対象としています。

コースはまず Databricks Apps の主要コンポーネントの概要から始まり、続いて外部サービスと連携するシンプルなアプリのデプロイを行います。次に、Databricks プラットフォームの機能と統合するインテリジェントなデータドリブンアプリケーションの構築とデプロイの方法を学びます。その後、Databricks 環境の外部でアプリを開発する方法を取り上げます。最後に、セキュアで信頼性の高いエンタープライズアプリを実装するためのベストプラクティスについて詳しく解説します。

注意:SCORM講義ファイルのコンテンツを完了したら、SCORMウィンドウを閉じてください。SCORMモジュールが完了として記録されない場合があるため、「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。

Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.