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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
2h
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

Self-Paced

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

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Get Started with Databricks: End to End - Japanese

このコースは、Databricks Data Intelligence Platform への包括的なハンズオン入門です。ワークスペースからスタートし、AI と機械学習の入門までを網羅する一連のエンドツーエンドの学習を通じて、Databricks でデータを扱うために必要な日常的なスキルを習得します。

コースの内容:

Databricks ワークスペース、コンピュートオプション、および Lakehouse と Genie のエクスペリエンスのナビゲーション。Unity Catalog を使用したデータの理解とインジェスト(ファイルのアップロードや Catalog Explorer を含む)。Databricks ノートブックでの作業と、Genie Code を使用したコードの記述およびデバッグ。SQL によるデータのクエリ、保存済みクエリの管理、ダッシュボードおよびビジュアライゼーションの構築。Genie Agents を使用した自然言語によるデータの探索。MLflow と Data Science Agent を使用した AI および機械学習の入門。

コースを修了すると、Databricks のナビゲーション、Unity Catalog でのデータの検索とガバナンス、AI アシスタンスを活用した SQL およびノートブックコードの記述、ダッシュボードの構築、Genie を使用したデータ探索を自信を持って行えるようになります。

注:SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、SCORMウィンドウを閉じてください。「Next Lesson」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。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어 | 普通话 | Português | Español | Français

Free
2h
Onboarding
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。

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

Free
2h
Onboarding

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.