Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

이 강의는 Mosaic AI 플랫폼에 대한 실용적인 입문으로, 생성형 AI 시스템 구축 및 배포를 위한 키 구성 요소와 기능에 중점을 둡니다. 참가자들은 Databricks가 확장 가능한 생성형 AI 솔루션 개발을 어떻게 촉진하는지 배우고, 벡터 검색, 에이전트 프레임워크, 모델 추적 및 로깅을 위한 MLflow의 생성적 AI 기능과 같은 Mosaic AI 도구를 탐색하게 됩니다. 이 과정에는 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 구축 및 평가, 생성 AI 에이전트 배포, 평가 프레임워크 활용을 통한 성능 최적화 실습 경험이 포함됩니다. 과정이 끝날 때쯤이면 학습자들은 Mosaic AI를 활용한 일반적인 생성형 AI 애플리케이션을 설계, 배포, 모니터링할 수 있는 기술을 갖추게 됩니다.

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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 및 기본 워크스페이스 연산(클러스터 생성, Notebooks 코드 실행, 기본 notebook 연산 사용)

• Python 프로그래밍 기본 지식과 APIs 작업 (Databricks SDK, 외부 모델 통합)

• 모델 학습, 평가, 배포 개념

등 머신 러닝 기본 개념 이해- 생성형 AI 개념(대형 언어 모델, 프롬프트 엔지니어링, 환각, 검색 증강 생성)

기본 숙련 - 데이터 거버넌스 및 model registry 연산

을 위한 Unity Catalog 중급 경험 - 문서 검색

을 위한 벡터 검색 및 유사도 탐색 개념에 대한 기본 지식 - 실험 추적, 모델 로깅, 평가 프레임워크

를 위한 MLflow 익숙함- Delta Lake 및 데이터 관리 개념(테이블, 스키마, 데이터 형식) 이해

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Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs コースでは、Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして Lakeflow Jobs を使用し、データ、アナリティクス、および AI ワークフローをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

• 有向非環状グラフ（DAG）を使用したデータワークロードの設計と実装、各種スケジューリングオプションの設定、および条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能の実装について学習します。

• 本コースでは、適切なコンピュート選択、モジュール式オーケストレーション、エラー処理技術、およびフォールトトレラント設計を備えた、堅牢で本番運用に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスを取り上げます。これらはすべて Databricks Data Intelligence Platform 内にネイティブに統合されています。

注: SCORM の講義ファイルについては、コンテンツの完了後に SCORM ウィンドウを閉じてください。「Next Lesson（次のレッスン）」ボタンは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記録されない場合があります。

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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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Machine Learning Practitioner

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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