Get Started with Databricks for Machine Learning - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformを使用して基本的な機械学習workflowsを実行し、データサイエンスワークロードをサポート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求し、Databricks Notebooks による特徴量エンジニアリングや MLflow による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 を通じて Databricks の「ガラス箱」アプローチによるモデル開発を体験します。本コースには講師主導のデモが 3 回含まれており、デモで学んだ概念を強化する包括的なラボで締めくくられます。

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

Skill Level

Onboarding

Duration

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。

• Pythonの初歩的な理解

• データサイエンス／機械学習の概念（例：分類モデルと回帰モデル）、一般的なモデル評価指標（例：F1スコア）、Pythonライブラリ（例：scikit-learnとXGBoost）に関する基礎知識

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Platform Administrator

Get Started with Databricks Platform Administration - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformにおけるプラットフォーム管理の基礎を学びます。Databricks環境内での効果的なデータガバナンスに不可欠なコンポーネントであるUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、Databricksインフラストラクチャとdata intelligence platformの詳細な紹介から始まります。Databricks workspaceの詳細な操作手順も含まれます。Unity Catalog内のデータガバナンス原則を探求し、その主要な概念、アーキテクチャ、役割をカバーします。さらに、クラスターやSQLウェアハウスを含む、Unity Catalog metastoresとコンピューティングリソースの管理に重点を置きます。最後に、権限、きめ細かいアクセス制御、データオブジェクトのガバナンス手法を学び、データアクセス制御を習得します。修了時には、効果的なデータガバナンスの実装、コンピューティングリソースの最適化、堅牢なデータセキュリティ戦略の徹底に必要な、Unity Catalog管理の必須スキルを身につけます。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、ライブのDatabricks workspace環境で学んだ内容を実践する包括的なラボ演習が用意されています。

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

注：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの4回目です。

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Japanese

このコースでは、データ分析とウェアハウジングに不可欠なスキルをカバーするDatabricks Data Intelligence Platformを紹介します。ワークスペースのナビゲート、データオブジェクトの操作、SQLクエリの実行、Delta Lake機能の使用、ダッシュボードの作成について学習します。ハンズオンラボでは、ライブの Databricks 環境で実践的な体験ができます。

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