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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Business Impact Accelerator - Japanese

このコースでは、組織のデータについて平易な言葉で質問し、管理された安全な回答を得ることができる会話型分析ツールである Databricks Genie を紹介します。 Genie Spaceとは何か、データを安全に保つ方法、最良の結果を得るためのベストプラクティスを学びます。コースは、ビジネスの謎を調査するために競う実践的なゲームで締めくくられます。

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、データアナリストが Databricks で AI/BI Dashboards を設計、作成、公開、運用する方法を学びます。AI/BI Dashboards は、ガバナンスの効いた Unity Catalog のデータを、インタラクティブな可視化、フィルター、Genie 連携と組み合わせることで、ビジネスユーザーがコードを書かずに回答を探索できるようにします。

このコースは、1 つのエンドツーエンドの構築を通じて進めます。まず Unity Catalog のソーステーブルから始め、最終的に公開・監視された複数ページのダッシュボードを完成させます。その過程で、ダッシュボードが Databricks の AI/BI 製品ファミリー全体の中でどのように位置づけられるか、また Genie、データセット、可視化、フィルターがワークフローのどこに当てはまるかを学びます。

扱う内容は次のとおりです。

• AI/BI Dashboards の基礎と、それが Genie および Databricks プラットフォームの他の要素とどのように関係するか。

• Unity Catalog でのソースデータの探索と、SQL を使用した再利用可能なダッシュボードデータセットの設計。

• 可視化（KPI、トレンド、内訳）の作成と、見やすい複数ページのダッシュボードのレイアウト。

• Genie Code を使用して、自然言語のプロンプトから SQL、チャート、フィルターを作成すること。

• フィルターを追加して、ダッシュボードをインタラクティブにし、閲覧者の疑問に応えられるようにすること。

• 適切な人がダッシュボードを表示・編集できるよう、公開、共有、アクセス権の管理を行うこと。

• スケジュールされた更新、キャッシュ、使用状況の監視を伴って、ダッシュボードを本番環境で運用すること。

コースを修了するころには、ビジネス上の課題を起点として、それを支えるデータセットを設計し、洗練されたダッシュボードを作成し、適切なアクセス権と、正確性を保つための更新戦略とともに対象ユーザーへ提供できるようになります。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンを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認識されなくなる可能性があります。

Free

Associate

Databricks Get Started Days (Data Engineering + SQL Analytics and BI) - Japanese

Get Started with Databricks for Data Engineering

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。

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform を使用してシンプルなデータ分析ワークフローを実行し、データウェアハウスの取り組みをサポートするための基本的なスキルを学習します。ワークスペースのツアーが提供され、カタログ、スキーマ、テーブル、コンピューティングクラスター、ノートブック、ダッシュボードなどのDatabricksのデータオブジェクトを操作する方法が示されます。次に、基本的なデータ分析workflowに従って、Databricks SQLを使用してデータを操作したり、Delta Lakeバージョンログを利用してタイムトラベルしたり、プラットフォーム内でダッシュボードを作成したり、自然言語プロンプトを使用してデータ探索用のジニースペースを作成したりといったタスクを実行します。また、Databricks SQL、Delta Live Tables、Unity Catalogを使用して、Databricksがデータウェアハウスのニーズをどのようにサポートするかについても学習します。 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、学習した内容をライブDatabricks Workspace環境で実践する総合的なラボ演習も実施されます。

Databricks Free Edition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。

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