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。

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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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Instructor-Led

Public and private courses taught by expert instructors across half-day to two-day courses

Blended Learning

Self-paced and weekly instructor-led sessions for every style of learner to optimize course completion and knowledge retention. Go to Subscriptions Catalog tab to purchase

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Skills@Scale

Comprehensive training offering for large scale customers that includes learning elements for every style of learning. Inquire with your account executive for details

Upcoming Public Classes

Data Engineer

Get Started with Databricks for Data Engineering - 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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Machine Learning Practitioner

Get Started with Databricks for Machine Learning - Japanese

このコースでは、基本的な機械学習ワークフローを実行し、データサイエンスのワークロードをサポートするためにDatabricks Data Intelligence Platformを使用するために必要な基礎スキルを習得します。機械学習実践者の視点からプラットフォームを探索し、Databricks Notebooksを使用した機能エンジニアリングやMLflowを使用したモデルライフサイクル追跡などのトピックをカバーします。さらに、Mosaic AI Model Servingによるリアルタイムモデル推論について学び、AutoMLによるモデル開発に対するDatabricksの「ガラスボックス」アプローチを体験します。このコースには、インストラクター主導のデモンストレーションが3回含まれており、最後にはデモで取り上げられた概念を強化する総合的なラボが行われます。

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Build Data Pipelines with Lakeflow 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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