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。

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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。

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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

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。

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AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツでは、Databricks 内でデータプライバシーを管理するための包括的なガイドを提供します。 Delta Lake アーキテクチャ、リージョンのデータ分離、GDPR/CCPA コンプライアンス、チェンジデータフィード (CDF) の使用状況などの主要なトピックについて説明します。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は Unity Catalog の機能を使用して機密データの保護とコンプライアンスを確保し、データの整合性を効果的に保護する方法を学びます。

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2回目です。

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