Get Started with Data Governance on Databricks - Japanese

このコースでは、ハンズオンデモとキャップストーンラボを使用して、Unity Catalog および Databricks でのきめ細かなアクセス制御について説明します。テーブルの種類、カタログとスキーマの構成、グループベースのアクセス管理、およびアクセス制御の移行戦略について学習します。このコースには、行レベルのセキュリティと列マスキングによるきめ細かなアクセス制御の適用、属性ベースのアクセス制御、制御の組み合わせ、制御の移行、および包括的なガバナンス実装のためのラボに関するデモが含まれています。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

このコースを受講する前に、次のコースを修了してください。

⇾ Databricks Fundamentals

このコースの内容は、次のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

⇾ クラウドコンピューティングの概念(仮想マシン、オブジェクトストレージなど)の基本的な理解

⇾ SQL (コマンド、集計関数、フィルター、並べ替え、テーブル、ビュー) の中級経験

⇾ Python プログラミングと Jupyter ノートブックインターフェイスに精通していること

⇾ PySpark の基礎に関する基本的な知識 (実践的な演習用)

⇾ 基本的な Databricks コース (Databricks Data Intelligence Platform の基礎など) の修了は有益ですが、必須ではありません

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Data Engineer

Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

注記：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの2回目です。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

注：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの4回目です。

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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