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。

Skill Level

Onboarding

Duration

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

Databricks Fundamentals Accreditation - Japanese

Databricks Fundamentals 認定へようこそ。この 20 問のクイズでは、Databricks Data Intelligence Platform に関する知識をテストします。このクイズに合格すると、バッジベンダーである Accredible からバッジが (48 時間以内に) 授与されます。幸運を！

Deploy Workloads with Databricks Workflows - Japanese

Databricksジョブでタスクをスケジュールすることで、アプリケーションを自動的に実行し、レイクハウス内のテーブルを最新の状態に保つことができます。 Databricks SQLを使用してクエリとダッシュボードの更新をスケジュールすると、最新のデータを使用してすばやく分析情報を得ることができます。このコースでは、Databricks Workflow Jobs の UI を使用したタスクオーケストレーションについて紹介します。必要に応じて、ダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールして、本番運用データパイプラインの更新を反映させます。

この半日のコースでは、Databricksワークフロージョブを使用してデータパイプラインをオーケストレーションし、ダッシュボードの更新をスケジュールしてアナリティクスを最新の状態に保つ方法を学習します。 Databricks Workflowsの使用を開始する方法、オンデマンドクエリーにDatabricks SQLを使用する方法、本番運用データパイプラインの更新を反映するようにダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールする方法などのトピックを取り上げます。

注: このコースは、「Data Engineering with Databricks」コースシリーズの一部です。

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Associate

Data Architect

Data Modeling Strategies - Japanese

このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。

ハンズオンラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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