Generative AI Fundamentals Accreditation - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformを使用してシンプルなデータエンジニアリングワークフローを実行し、データウェアハウジングの取り組みをサポートできるようにする基本的なスキルを学びます。 ワークスペースのツアーが行われ、カタログ、スキーマ、ボリューム、テーブル、コンピューティング クラスター、Databricks Notebooks など、Databricks のオブジェクトの操作方法が示されます。 次に、基本的なデータ エンジニアリング ワークフローに従って、テーブルの作成と操作、Delta Lake へのデータの取り込み、メダリオン アーキテクチャによるデータの変換、Databricks Workflows を使用したデータ エンジニアリング タスクのオーケストレーションなどのタスクを実行します。 また、Databricks が Databricks SQL、Lakeflow 宣言型パイプライン、Unity Catalog を使用してデータウェアハウジングのニーズをサポートする方法についても説明します。 

Databricks Labs サブスクリプションを購入すると、コースの最後には、ライブの Databricks Workspace 環境で学んだことを実践するための包括的なラボ演習も行われます。

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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宣言型パイプライン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 宣言的パイプライン 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 Lakeflow のマルチファイル エディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグ (Python コード例を提供)

- Lakeflow 宣言的パイプライン が パイプライン グラフを通じて パイプライン でデータの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、このコースでは、Lakeflow のデータ品質に対する期待値を紹介し、データの整合性を検証および適用するために、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案内します。 次に、学習者は、スケジュール オプション、本番運用モード、パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視するためのパイプライン イベント ログの有効化など、パイプラインを本番運用に配置する方法について説明します

最後に、このコースでは、Lakeflow 宣言型パイプライン内の APPLY CHANGES INTO 構文を使用して変更データキャプチャ (CDC) を実装し、slowly changing dimensions (SCD タイプ 1 および 2) を管理し、ユーザーが CDC を独自のパイプラインに統合する準備をする方法について説明します。

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Databricks Fundamentals 認定へようこそ。この 20 問のクイズでは、Databricks Data Intelligence Platform に関する知識をテストします。このクイズに合格すると、バッジ ベンダーである Accredible からバッジが (48 時間以内に) 授与されます。幸運を！

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