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Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - Japanese

このコースでは、データ分析とウェアハウジングに不可欠なスキルをカバーするDatabricks Data Intelligence Platformを紹介します。ワークスペースの操作、データ オブジェクトの操作、SQL クエリの実行、Delta Lake 機能の使用、ダッシュボードの作成について学習します。ハンズオン ラボでは、ライブの Databricks 環境で実践的な体験ができます。


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

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
Prerequisites

ANSI SQL、統計分析、データの準備と表示など、データ分析の原則とトピックに関する基本的な理解

Outline

Databricks 概要 

  • Databricksデータ インテリジェンスプラットフォーム
  • Databricks Workspaceウォークスルー


データ分析に Databricks を使用する

  • データ入門Databricksを用いた分析
  • クエリの記述 Databricks
  • Databricks の使用 Databricks SQLのアシスタント
  • Delta Lake 概要 
  • Delta Lake の使用 Databricks SQLの機能


Databricks AI/BI 

  • AI/BIの紹介 
  • Databricks でのダッシュボードの作成
  • Genie Spacesの作成 
  • データ分析 総合演習
  • まとめと次へ ステップ

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

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サポートできるようにする基本的なスキルを学びます。 ワークスペースのツアーが行われ、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、Databricks Notebooks など、Databricks のオブジェクトの操作方法が示されます。 次に、基本的なデータ エンジニアリング ワークフローに従って、テーブルの作成と操作、Delta Lake へのデータの取り込み、メダリオン アーキテクチャによるデータの変換、Databricks Workflows を使用したデータ エンジニアリング タスクのオーケストレーションなどのタスクを実行します。 また、Databricks が Databricks SQL、Lakeflow 宣言型パイプライン、Unity Catalog を使用してデータウェアハウジングのニーズをサポートする方法についても説明します。 

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、ライブの Databricks Workspace 環境で学んだことを実践するための包括的なラボ演習も行われます。

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

Free
2h
instructor-led
Onboarding
Data Engineer

Build Data Pipelines with Lakeflow Declarative Pipelines - Japanese

このコースでは、複数のストリーミングテーブルとマテリアライズドビューを介した増分バッチまたはストリーミング取り込みと処理のために、DatabricksのLakeflow宣言型パイプラインを使用してデータパイプラインを構築するために必要な基本的な概念とスキルをユーザーに紹介します。 このコースは、Lakeflow 宣言的パイプライン を初めて使用するデータエンジニア向けに設計されており、増分データ処理、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、一時ビューなどのコアコンポーネントの概要を包括的に説明し、それらの特定の目的と違いを強調します

取り上げるトピックは次のとおりです:

- SQL を使用した Lakeflow のマルチファイル エディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグ (Python コード例を提供)

- Lakeflow 宣言的パイプライン が パイプライン グラフを通じて パイプライン でデータの依存関係を追跡する方法

- パイプライン コンピュート リソース、データ アセット、トリガー モード、およびその他の詳細オプションの構成

次に、このコースでは、Lakeflow のデータ品質に対する期待値を紹介し、データの整合性を検証および適用するために、期待値をパイプラインに統合するプロセスをユーザーに案内します。 次に、学習者は、スケジュール オプション、本番運用モード、パイプラインのパフォーマンスと正常性を監視するためのパイプライン イベント ログの有効化など、パイプラインを本番運用に配置する方法について説明します

最後に、このコースでは、Lakeflow 宣言型パイプライン内の APPLY CHANGES INTO 構文を使用して変更データキャプチャ (CDC) を実装し、slowly changing dimensions (SCD タイプ 1 および 2) を管理し、ユーザーが CDC を独自のパイプラインに統合する準備をする方法について説明します。

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Free
4h
Associate

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