Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムを構築およびデプロイするためのキーコンポーネントと機能に焦点を当てます。参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector Search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。このコースでは、検索拡張生成(RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価 frameworksを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。このコースを修了すると、学習者は Mosaic AI を使用して一般的なGen AI アプリケーションを設計、デプロイ、監視するスキルを身に付けることができます。

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

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

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。:

• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作 (クラスターの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作の使用)

• Python プログラミングと APIs (Databricks SDK, 外部モデル統合) の操作に関する基本的な知識

• モデルのトレーニング、評価、デプロイの概念など、機械学習の基礎の理解

• Gen AI の概念 (大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング、ハルシネーション、検索拡張生成) に関する基本的な知識

• データガバナンスとモデルレジストリ操作の Unity Catalog に関する中級レベルの経験

• ドキュメント検索のためのvector searchと類似性検索の概念に関する基本的な知識

• エクスペリメント追跡、モデルロギング、および評価frameworkの MLflow に精通していること

• Delta Lakeとデータ管理の概念(テーブル、スキーマ、データ形式)の理解

Outline

Databricks Mosaic AI 概要

GenAI 機会
Databricks Mosaic AIプラットフォーム

内部モデルと外部モデルを使用したプロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングの基礎
AI Playgroundのプロンプトエンジニアリング
Mosaic AI Gatewayの紹介
AIゲートウェイを使用した外部モデル

RAGパイプラインの構築と登録

Retrieval Augmented Generation (RAG) の基礎
Mosaic AI Vector Search
MLflow for GenAI
RAG アプリケーションのビルドと登録

AI システムの評価と展開

エンドツーエンドの評価
エージェントフレームワークによる評価
Model Servingによるリアルタイム展開
Model Servingによるリアルタイム展開

Databricks上のエンド・ツー・エンドRAGパイプライン

ラボ：エンド・ツー・エンドのRAGパイプライン

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

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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

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Data Analyst

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、データアナリストが Databricks で AI/BI Dashboards を設計、作成、公開、運用する方法を学びます。AI/BI Dashboards は、ガバナンスの効いた Unity Catalog のデータを、インタラクティブな可視化、フィルター、Genie 連携と組み合わせることで、ビジネスユーザーがコードを書かずに回答を探索できるようにします。

このコースは、1 つのエンドツーエンドの構築を通じて進めます。まず Unity Catalog のソーステーブルから始め、最終的に公開・監視された複数ページのダッシュボードを完成させます。その過程で、ダッシュボードが Databricks の AI/BI 製品ファミリー全体の中でどのように位置づけられるか、また Genie、データセット、可視化、フィルターがワークフローのどこに当てはまるかを学びます。

扱う内容は次のとおりです。

• AI/BI Dashboards の基礎と、それが Genie および Databricks プラットフォームの他の要素とどのように関係するか。

• Unity Catalog でのソースデータの探索と、SQL を使用した再利用可能なダッシュボードデータセットの設計。

• 可視化（KPI、トレンド、内訳）の作成と、見やすい複数ページのダッシュボードのレイアウト。

• Genie Code を使用して、自然言語のプロンプトから SQL、チャート、フィルターを作成すること。

• フィルターを追加して、ダッシュボードをインタラクティブにし、閲覧者の疑問に応えられるようにすること。

• 適切な人がダッシュボードを表示・編集できるよう、公開、共有、アクセス権の管理を行うこと。

• スケジュールされた更新、キャッシュ、使用状況の監視を伴って、ダッシュボードを本番環境で運用すること。

コースを修了するころには、ビジネス上の課題を起点として、それを支えるデータセットを設計し、洗練されたダッシュボードを作成し、適切なアクセス権と、正確性を保つための更新戦略とともに対象ユーザーへ提供できるようになります。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。

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Associate

Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - Japanese

Get Started with Databricks for Data Engineering

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。

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform を使用してシンプルなデータ分析ワークフローを実行し、データウェアハウスの取り組みをサポートするための基本的なスキルを学習します。ワークスペースのツアーが提供され、カタログ、スキーマ、テーブル、コンピューティングクラスター、ノートブック、ダッシュボードなどのDatabricksのデータオブジェクトを操作する方法が示されます。次に、基本的なデータ分析workflowに従って、Databricks SQLを使用してデータを操作したり、Delta Lakeバージョンログを利用してタイムトラベルしたり、プラットフォーム内でダッシュボードを作成したり、自然言語プロンプトを使用してデータ探索用のジニースペースを作成したりといったタスクを実行します。また、Databricks SQL、Delta Live Tables、Unity Catalogを使用して、Databricksがデータウェアハウスのニーズをどのようにサポートするかについても学習します。 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、学習した内容をライブDatabricks Workspace環境で実践する総合的なラボ演習も実施されます。

Databricks Free Editionアカウントを作成すれば、実践的な環境でデモを実際に試すことができます。

Free

instructor-led

Onboarding

Machine Learning Model Development - Japanese

この包括的なコースでは、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、一般的な ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置いています。参加者は、Databricks の強力な機能を活用しながら、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習手法を学習します。このコースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、機能管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメーター調整のためのOptunaについて説明します。さらに、参加者は、自然言語、MCP 接続、指示、スキルを使用して機械学習ライフサイクル全体をガイドする Databricks の AI 搭載コーディングアシスタントである Genie Code を使用して、モデル開発を加速する方法を学びます。このコースを修了すると、学習者は Databricks 環境で機械学習モデルを効率的に開発、最適化、デプロイするための実践的なスキルを身に付けることができます。

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Associate