Get Started with Databricks for Machine Learning - Japanese

このコースでは、基本的な機械学習ワークフローを実行し、データサイエンスのワークロードをサポートするためにDatabricks Data Intelligence Platformを使用するために必要な基礎スキルを習得します。機械学習実践者の視点からプラットフォームを探索し、Databricks Notebooksを使用した機能エンジニアリングやMLflowを使用したモデルライフサイクル追跡などのトピックをカバーします。さらに、Mosaic AI Model Servingによるリアルタイムモデル推論について学び、AutoMLによるモデル開発に対するDatabricksの「ガラスボックス」アプローチを体験します。このコースには、インストラクター主導のデモンストレーションが3回含まれており、最後にはデモで取り上げられた概念を強化する総合的なラボが行われます。

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

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

Pythonの初心者レベルの理解が必要です。
DS/MLの概念 (分類モデルや回帰モデルなど)、一般的なモデルメトリクス (F1スコアなど)、Pythonライブラリ (scikit-learnやXGBoostなど) に関する基本的な理解。

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Customer registration Partner registration

See all our registration options

Registration options

Databricks has a delivery method for wherever you are on your learning journey

Self-Paced

Custom-fit learning paths for data, analytics, and AI roles and career paths through on-demand videos

Instructor-Led

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

Blended Learning

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

Purchase now

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

Upcoming Public Classes

Data Analyst

SQL Analytics on Databricks - Japanese

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

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

Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Japanese

このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow宣言型パイプラインを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。このコースは、Lakeflow 宣言的パイプラインを初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します

取り上げるトピックは次のとおりです:

- SQL を使用した Lakeflow のマルチファイルエディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグ (Python コード例を提供)

- Lakeflow 宣言的パイプラインがパイプライングラフを通じてパイプラインでデータの依存関係を追跡する方法

- パイプラインコンピュートリソース、データアセット、トリガーモード、およびその他の詳細オプションの構成

次に、このコースでは、Lakeflow のデータ品質に対する期待値を紹介し、データの整合性を検証および適用するために、期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーに案内します。次に、学習者は、スケジュールオプション、本番運用モード、パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視するためのパイプラインイベントログの有効化など、パイプラインを本番運用に配置する方法について説明します

最後に、このコースでは、Lakeflow 宣言型パイプライン内の APPLY CHANGES INTO 構文を使用して変更データキャプチャ (CDC) を実装し、slowly changing dimensions (SCD タイプ 1 および 2) を管理し、ユーザーが CDC を独自のパイプラインに統合する準備をする方法について説明します。

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

Data Modeling Strategies - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。

ハンズオンラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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

Paid & Subscription

Lab

Associate