Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - 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。

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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。

データ分析の原則とトピック、例えばANSI SQL、統計分析、データの準備とプレゼンテーションに関する基本的な理解

Databricks Academyコンテンツは、提供されたVocareum環境でのみ実行されるように設計されています。 Databricksは、コンテンツがDatabricksワークスペースの他のインスタンスで正常に実行できることを保証しません。

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

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Upcoming Public Classes

Machine Learning Practitioner

Get Started with Databricks for Machine Learning - Japanese

このコースでは、基本的な機械学習ワークフローを実行し、データサイエンスのワークロードをサポートするためにDatabricks Data Intelligence Platformを使用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索し、Databricks Notebooksを使用した機能エンジニアリングやMLflowを使用した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によるモデル開発に対するDatabricksの「ガラスボックス」アプローチを体験します。このコースには、インストラクター主導のデモンストレーションが3回含まれており、最後にはデモで取り上げられた概念を強化する総合的なラボが行われます。

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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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AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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