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Get Started with Databricks for Data Warehousing - Japanese

本コースでは、Databricksのデータウェアハウジングに対する最新のアプローチを包括的に解説し、データレイクハウス・アーキテクチャが、従来のデータウェアハウスの強みとクラウドの柔軟性および拡張性をどのように融合させているかを重点的に紹介します。Databricks Data Intelligence Platform上でデータ変換と分析を強化するAI駆動型機能について学びます。データウェアハウスの実務者を対象とした本コースでは、Databricks上で高性能かつAIを活用したデータウェアハウスの構築と管理を開始するために必要な基礎知識を提供します。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR한국어

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

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。 

データウェアハウジングの原則、およびデータベース管理、SQL、データ操作、ストレージなどのトピックに関する基本的な知識。

Outline

Databricksの概要
• Databricks Data Intelligence Platform
• Databricks Workspace ウォークスルー

データウェアハウジングにおけるDatabricksの活用
• Databricksによるデータウェアハウジング入門
• Databricks SQL ウェアハウス
• Delta Lakeの概要
• Databricks SQLでのDelta Lake機能の使用

データ取り込みと変換
• Delta Lake UniForm
• データ取り込み手法の概要
• データ取り込み技術
• データ変換
• Databricksにおけるデータ変換の探求

データオーケストレーションおよびクエリ機能
• Databricksにおけるオーケストレーション

• サーバーレス Lakeflow ジョブの設定と管理

• Databricksのクエリ機能

データ提示
• AI/BI入門
• Databricksでのダッシュボード作成

• AI/BI Genie spacesの作成

• データウェアハウジング総合実習

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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

Free
2h
Associate

Questions?

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