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Introduction to Apache Spark™ - Japanese

この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。 実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。


Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites
  • プログラミングの基礎知識 
  • Pythonに精通していること 
  • SQLクエリ(SELECT、JOIN、GROUP BY)の基本的な理解 
  • データ処理の概念に関する知識 
  • Spark や Databricks の経験は必要ありません

Outline

Spark の概要

  • Spark ランタイム アーキテクチャ
  • Apache Spark アーキテクチャの探索 Databricks
  • Spark の概要 DataFrames と SQL
  • 読み書き DataFrames を使用したデータ
  • 分散システム プログラミング 基礎
  • 基本的な ETL と DataFrame API
  • DataFrame API を使用したフライトデータ ETL
  • DataFrames を使用したトランザクションデータの分析

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Apr 16
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
Japanese
$750.00

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Data Analyst

Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQLの包括的な入門を提供します。学習者はデータのインジェスト、クエリの作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラートの設定を行います。このコースは、Databricks認定データアナリストアソシエイト試験を受験するための準備コースです。

このコースは4時間のモジュール2つで構成されている。SQL Analytics on Databricks

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。 

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。 

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。 最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

AI/BI for Data Analysts

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。

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

Paid
8h
Lab
instructor-led
Associate
Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。

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、最初の2モジュールにおける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。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール(4時間)について説明します。

Building Retrieval Agents On Databricks: 本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform 上での検索エージェント構築に関する実践的なトレーニングを提供します。参加者は、非構造化文書を構造化データに解析する方法、検索workflows向けにコンテンツを変換・チャンク化する方法、文書検索のためのvector searchソリューションの構築方法、MLflow および Agent Bricks を使用した本番環境対応エージェントの開発方法を学びます。コースでは、文書処理から埋め込み生成、vector インデックス作成、ガバナンス機能を備えたエージェントデプロイメントに至るまでの、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。

Building Single-Agent Applications on Databricks: 本コースでは、Databricks Data Intelligence Platform上で単一エージェントアプリケーションを構築するための実践的なトレーニングを提供します。受講者は、Unity Catalogの機能をツールとして活用するAIエージェントの作成、MLflowによる包括的なトレースとモニタリングの実装、LangChainのような従来型frameworksとAgent Bricksのような最新ソリューションの両方を使用したエージェントのデプロイ方法を学びます。コースでは、AI Playgroundでの初期ツール作成とテストから、ガバナンス、評価、継続的改善機能を備えた本番環境へのデプロイまで、エージェントのライフサイクル全体を網羅します。

Generative AI Application Evaluation and Governance: ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。

Generative AI Application Deployment and Monitoring: ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか?このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。

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

Paid
16h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.