Get Started with Lakebase - Japanese

この入門コースでは、Databricks Data Intelligence Platform に組み込まれたフルマネージドの PostgreSQL サービスである Databricks Lakebase について紹介し、運用 (OLTP) と分析 (OLAP) のワークロードを統合します

このコースは、OLTPシステムとOLAPシステムを比較し、それぞれのパフォーマンス特性、ストレージモデル、および一般的な使用例を説明する概念的な講義から始まります。また、トランザクションデータベースと分析プラットフォームを分離して維持する際に組織が直面する課題（データの移動、レイテンシ、アーキテクチャの複雑さなど）についても説明します

次に、Databricks Lakebase が Databricks lakehouseと直接統合される PostgreSQL 互換の運用データベースを提供し、運用アプリケーションと分析を統合プラットフォーム内で連携できるようにすることで、これらの課題の解決に役立つ方法を学びます

このコースは入門コースのため、Lakebase の主要な概念や基本的なワークフローの理解に重点を置いています。 Lakebase 上に完全な本番アプリケーションを構築することは、このコースの範囲外です

Databricks Free Edition のアカウントを作成すれば、実践的な環境でデモを実際に試すことができます。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Skill Level

Onboarding

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
• Lakebase データベース機能が有効になっている Databricks workspaceへのアクセス

• 利用可能な All-purpose-compute またはサーバーレスクラスターと SQL Warehouse（2X-Small で十分です）

• ワークスペースでカタログを作成する権限

• 中級程度のSQLスキル - SELECT、INSERT、UPDATE、DELETEステートメントを記述し理解できる

• 中級程度のPython知識 - Pythonの関数、例外、辞書やリストの操作に慣れている

• OLTPの基礎知識 - クライアントとサーバーの関係、ACID特性、データベース認証、並列アクセスについて理解している。

Outline

• レイクベース中心となる概念とアーキテクチャ
• デモ: Lakebase プロジェクトの作成と探索
• デモ: クエリ実行 Lakebase と Lakehouse Federation
• デモ: Lakehouse Unity Catalog の同期テーブルから Lakebase へPostgres テーブル
• デモ: Lakebase 自動スケーリングと Python CRUD クイックスタート
• ラボ: 初めての Databricks の構築 Lakebaseを使用したアプリオートスケール

• まとめと次のステップ

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Data Engineer

Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で基本的なデータエンジニアリングのワークフローを実行するために必要な基礎スキルを学びます。ワークスペースを操作し、Unity Catalog を使用しながら、データエンジニアが Databricks で日常的に活用する基本的な構成要素を習得します。

このコースは実践的な構成になっています。まずワークスペースの基本を理解し、その後、各トピックについてデモとラボのノートブックをペアで進めていきます。デモではインストラクターまたはガイド付きノートブックとともに概念を確認し、ラボでは学んだ内容を自分自身で実践します。

このコースで扱う内容は次のとおりです。

• Databricks Data Intelligence Platform の概要と、Databricks workspace、Unity Catalog、ノートブックの連携方法。

• Delta Lake テーブルの作成と管理。

• INSERT、UPDATE、DELETE によるデータの変更。

• Delta テーブルのバージョン履歴とタイムトラベルの確認。

• Lakeflow Connect のオプション（CTAS、アップロード UI、COPY INTO）を使用したデータの取り込み。

• ブロンズ、シルバー、ゴールドの各レイヤーを通じてデータを変換するメダリオンアーキテクチャのパイプラインの構築。

• Lakeflow ジョブによるパイプラインの自動化。

• （ボーナス）Spark Declarative Pipelines を使用した宣言型パイプラインの構築。

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

Free

Onboarding

Architecting Data Warehouses for Large-Scale Deployments - Japanese

本コースでは、大規模なデータウェアハウス環境のパフォーマンス最適化、コスト管理、およびセキュリティについて解説します。

本コースは、複数の事業部門にまたがり数百人から数千人のユーザーにサービスを提供するDatabricks環境の管理を担当するデータウェアハウス実務者を対象としています。本コースを受講することで、高いパフォーマンスとコスト効率を維持しつつ、セキュリティ基準への準拠を確保しながら、データウェアハウス運用を効率的に拡張するために必要なスキルを習得できます。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Languages Available: English | Português BR | 한국어 | Español | française

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストアのキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの手順が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

Languages Available: English | 한국어