Generative AI Fundamentals Accreditation - Japanese

Get Started with Databricks for Data Engineering

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform を使用してシンプルなデータ分析ワークフローを実行し、データ ウェアハウスの取り組みをサポートするための基本的なスキルを学習します。 ワークスペースのツアーが提供され、カタログ、スキーマ、テーブル、コンピューティング クラスター、ノートブック、ダッシュボードなどのDatabricksのデータ オブジェクトを操作する方法が示されます。 次に、基本的なデータ分析workflowに従って、Databricks SQLを使用してデータを操作したり、Delta Lakeバージョン ログを利用してタイム トラベルしたり、プラットフォーム内でダッシュボードを作成したり、自然言語プロンプトを使用してデータ探索用のジニースペースを作成したりといったタスクを実行します。 また、Databricks SQL、Delta Live Tables、Unity Catalogを使用して、Databricksがデータ ウェアハウスのニーズをどのようにサポートするかについても学習します。 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、学習した内容をライブDatabricks Workspace環境で実践する総合的なラボ演習も実施されます。

Databricks Free Editionアカウント を作成すれば、実践的な環境でデモを実際に試すことができます。

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

この包括的なコースでは、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、一般的な ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置いています。 参加者は、Databricks の強力な機能を活用しながら、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習手法を学習します。 このコースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、機能管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメーター調整のためのOptunaについて説明します。 さらに、参加者は、自然言語、MCP 接続、指示、スキルを使用して機械学習ライフサイクル全体をガイドする Databricks の AI 搭載コーディングアシスタントである Genie Code を使用して、モデル開発を加速する方法を学びます。 このコースを修了すると、学習者は Databricks 環境で機械学習モデルを効率的に開発、最適化、デプロイするための実践的なスキルを身に付けることができます。

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

このコースで扱う内容は次のとおりです。

• Databricks Data Intelligence Platform の概要と、Databricks workspace、Unity Catalog、ノートブックの連携方法。

• Delta Lake テーブルの作成と管理。

• INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更。

• Delta テーブルのバージョン履歴とタイムトラベルの確認。

• Lakeflow Connect のオプション（CTAS、アップロード UI、COPY INTO）を使用したデータの取り込み。

• ブロンズ、シルバー、ゴールド の各レイヤーを通じてデータを変換するメダリオンアーキテクチャのパイプラインの構築。

• Lakeflow ジョブ によるパイプラインの自動化。

• （ボーナス）Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築。

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