Generative AI Fundamentals - Japanese

生成AIの基礎をご受講いただき、誠にありがとうございます。このコースでは、生成人工知能（AI）モデルを組織でどのように解釈し、活用できるかについて紹介します。まず、生成AIの概要を紹介します。生成AIとは何かについて説明し、特に大規模言語モデル（LLM）に注目します。次に、LLM アプリケーションとは何か、レイクハウス AI がどのように成功に貢献できるのか、さらに AI を導入する際の一般的な注意点について説明します。最後に、生成AIの導入や使用に際して、潜在的なリスクや課題を評価する場合に考慮すべき重要な側面についても取り組みます。

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Databricks Fundamentals Accreditation - Japanese

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！

Deploy Workloads with Databricks Workflows - Japanese

Databricksジョブでタスクをスケジュールすることで、アプリケーションを自動的に実行し、レイクハウス内のテーブルを最新の状態に保つことができます。 Databricks SQLを使用してクエリとダッシュボードの更新をスケジュールすると、最新のデータを使用してすばやく分析情報を得ることができます。このコースでは、Databricks Workflow Jobs の UI を使用したタスクオーケストレーションについて紹介します。必要に応じて、ダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールして、本番運用データパイプラインの更新を反映させます。

この半日のコースでは、Databricksワークフロージョブを使用してデータパイプラインをオーケストレーションし、ダッシュボードの更新をスケジュールしてアナリティクスを最新の状態に保つ方法を学習します。 Databricks Workflowsの使用を開始する方法、オンデマンドクエリーにDatabricks SQLを使用する方法、本番運用データパイプラインの更新を反映するようにダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールする方法などのトピックを取り上げます。

注: このコースは、「Data Engineering with Databricks」コースシリーズの一部です。

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Data Architect

Data Modeling Strategies - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。

ハンズオンラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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