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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。

Skill Level
Associate
Duration
2h
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

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SQL Programming and Procedural Logic - Japanese

本コースでは、Databricks 内のコアとなる SQL プログラミングと手続き型ロジックのスキルを学び、モジュラーで保守性が高く本番運用に対応したアナリティクスワークフローの構築方法に焦点を当てます。まず、Common Table Expressions(コモンテーブルエクスプレッション)(高度な再帰 CTE を含む)、一時ビューやテーブルなどのセッションスコープのオブジェクト、User Defined Functions(ユーザー定義関数) など、SQL 開発をよりクリーンで再利用しやすくする主要な SQL コンストラクトについて学びます。次に、複合ステートメント、変数、制御フロー、条件分岐、ループ、堅牢なエラーハンドリングを使用した高度な SQL スクリプティング技法を通じて、構造化された柔軟な SQL プロセスの作成方法を学びます。また、ACID 準拠の複数ステートメントトランザクションを使用して、これらの複数ステップのパイプライン全体でデータの一貫性を保証する方法も学びます。最後に、ロジックを SQL Stored Procedures(ストアドプロシージャ) にカプセル化し、Lakeflow ジョブと移行戦略で複雑なワークフローをオーケストレーションし、レガシータスクをモジュラーで自動化されたパイプラインに変換して Databricks platformの全機能を活用する方法を学びます。

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
2h
Associate

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