Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese
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。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español | française
このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
• クラウドデータプラットフォームに関する基本的な知識。データベース、テーブル、クエリが何であるかを概念レベルで理解していること。
• SQL の実務的な知識。WHERE、GROUP BY、集計関数を含む SELECT 文を読み書きでき、INSERT、UPDATE、DELETE を理解していること。
• データの取り込み、変換、パイプラインといったデータエンジニアリングの概念に関する一般的な知識があると役立ちますが、必須ではありません。基礎についてはこのコースで扱います。
Outline
Databricks ではじめるデータエンジニアリング入門
• Databricks Data Intelligence Platform
• デモ: Databricks ワークスペースのウォークスルー
• デモ: データを見つけてテーブルを作成する
• ラボ: テーブルの検索と作成
• デモ: INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更
• ラボ: Delta テーブルのデータを変更する
• デモ: バージョン履歴とタイムトラベルの確認
• ラボ: バージョン履歴とタイムトラベルの活用
• デモ: CTAS とアップロード UI を使用したデータの取り込み
• ラボ: CTAS を使用したデータの取り込み
• デモ: COPY INTO による増分データの読み込み
• ラボ: 増分データの読み込み
• デモ: メダリオンアーキテクチャパイプラインの構築
• ラボ: 完全なメダリオンパイプラインの構築
• デモ: Lakeflow Job によるパイプラインの自動化
• ラボ: パイプラインジョブの自動化
• デモ: ボーナス - Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築
• ラボ: ボーナス - 宣言型パイプラインの結果を確認する
• コースリソースのリセットまたはクリーンアップ
• まとめと次のステップ
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