Generative AI Application Development - Japanese

このコースは、マルチステージ推論、LLMチェーン、エージェントを使用して高度なLLMアプリケーションを構築する実践的な経験を提供するように設計されています。まず、問題をコンポーネントに分解し、各ステップに最適なモデルを選択してビジネスユースケースを強化する方法を学習します。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段階推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントについて紹介し、Databricksの生成モデルを使用して自律エージェントを設計します。

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

自然言語処理の概念に関する知識
プロンプトエンジニアリング/プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスに関する知識
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームに関する知識
RAGに関する知識(データの準備、RAGアーキテクチャの構築、エンベディング、ベクター、ベクターデータベースなどの概念)

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Jan 09	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$750.00

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Data Engineer

Build Data Pipelines with Lakeflow Spark Declarative Pipelines - Japanese

このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow Spark Declarative Pipelinesを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。このコースは、Lakeflow Spark Declarative Pipelinesを初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します

取り上げるトピックは次のとおりです:

- SQLを使用したSpark Declarative PipelinesにおけるマルチファイルエディタによるETLパイプラインの開発とデバッグ（Pythonコード例付き）

- Spark Declarative Pipelinesがパイプライングラフを通じてパイプライン内のデータ依存関係を追跡する方法

- パイプラインコンピュートリソース、データアセット、トリガーモード、およびその他の詳細オプションの構成

次に、本コースではSpark Declarative Pipelinesにおけるデータ品質の期待値について紹介し、データ整合性を検証・強制するために期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーにガイドします。学習者はその後、スケジューリングオプションを含むパイプラインの本番環境への導入方法、およびパイプラインのパフォーマンスと健全性を監視するためのイベントログ記録の有効化方法について探求します。

最後に、本コースではSpark Declarative Pipelines内でAUTO CDC INTO構文を用いてチェンジデータキャプチャ（CDC）を実装し、slowly changing dimensions（SCDタイプ1およびタイプ2）を管理する方法を解説します。これにより、ユーザーはCDCを自身のパイプラインに統合する準備が整います。

Data Warehousing with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksのデータウェアハウジング機能を探索したいデータ専門家向けに設計されています。 Databricksに関する予備知識がないと仮定して、最新のクラウドベースのデータウェアハウジングソリューションとしてDatabricksを活用する方法を紹介します。学習者は、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、Databricks Data Intelligence Platform を使用してデータを効率的に取り込み、変換、管理、分析する方法を探ります。学習者は、自然言語クエリによるデータ探索を簡素化する革新的な Databricks 機能である Genie についても学習します。このコースを修了すると、受講者は Databricks を使用してデータウェアハウスを実装および最適化するための基本的なスキルを身に付けることができます。

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Deployment - Japanese

このコースは、3つの主要な機械学習展開戦略を紹介し、Databricksでの各戦略の実装を説明するように設計されています。このコースでは、モデル展開の基礎を探った後、バッチ推論について掘り下げ、バッチ推論シナリオでモデルを利用するための実践的なデモンストレーションとラボを提供し、パフォーマンスの最適化に関する考慮事項を提供します。コースの第 2 部ではパイプライン展開を包括的にカバーし、最後の部分ではリアルタイム展開に焦点を当てます。参加者は、実践的なデモンストレーションとラボに参加し、Model Serving でモデルを展開し、リアルタイム推論のためにサービングendpointを利用します。

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