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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
3h
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

DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。 参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。 このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。 実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。 最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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

Paid & Subscription
3h
Lab
Associate

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