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

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Upcoming Public Classes

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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Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

注記：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2回目です。

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformを使用してシンプルなデータエンジニアリングワークフローを実行し、データウェアハウジングの取り組みを支援するための基本スキルを習得します。ワークスペースの概要を説明し、カタログ、スキーマ、ボリューム、テーブル、コンピューティングクラスター、ノートブックなど、Databricks内のオブジェクトの操作方法を示します。その後、基本的なデータエンジニアリングワークフローに沿って、テーブルの作成と操作、Delta Lakeへのデータ取り込み、メダリオンアーキテクチャによるデータ変換、Databricks Workflowsを用いたデータエンジニアリングタスクのオーケストレーションといったタスクを実行します。また、Databricks SQL、Lakeflow Spark Declarative Pipelines、Unity Catalogを活用して、Databricksがデータウェアハウジングのニーズをどのようにサポートするかも学びます。

Databricks Labsサブスクリプションを購入すると、コースの最後には包括的なラボ演習が用意されており、ライブのDatabricks workspace環境で学んだ内容を実践できます。

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