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Lakebase App Integration and Management - Japanese

このコースでは、Databricks Apps を、Databricks のフルマネージドでクラウドネイティブな PostgreSQL プラットフォームである Lakebase と統合し、安全でエンタープライズ対応のアプリケーションワークフローを構築する方法を学びます。Databricks Apps と Lakebase の基礎知識を土台として、本コースでは PostgreSQL の基礎、Lakebase Autoscaling、安全な SQL の実践、安全な接続管理、ロールベースアクセス、Data API の統合、ブランチベースの開発に焦点を当てます。また、AppKit がこのワークフローの中でアプリケーション開発をどのように加速し、統合の概念から実装へとより効率的に進めるのに役立つかについても探ります。


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、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。

Skill Level
Associate
Duration
4h
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。

• Get Started with Lakebase (Lakebaseの始め方)

• Python と SQL への習熟

Outline

• PostgreSQL の概要

• デモ: Lakebase への接続

• デモ: Lakebase アプリの作成

• デモ: Data API の使用

• AppKit を活用した Lakebase アプリ開発

• デモ: Lakebase 向け AppKit の活用

• まとめと次のステップ

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Catalog Management and Data Organization - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform上でカタログ構造と大規模なデータ組織化を設計、実装、ガバナンスする方法を学びます。エンタープライズlakehouseの集中型ガバナンスレイヤーとしてのUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、クラウドデプロイメントモデル内でのUnity Catalogの位置づけから始まります。アカウントコンソール、メタストアの作成、管理者ロール階層をカバーします。次に、組織トポロジー(ビジネスユニット、リージョン、dev/QA/prod環境)を、命名規則、所有権パターン、MANAGE委任を使用したスケーラブルなカタログとスキーマ設計に変換します。コースは、ストレージクレデンシャル、外部ロケーション、managed-storage階層、マネージドテーブルと外部テーブル、非テーブルデータのUC Volumesを使用した安全なストレージ統合をカバーします。次に、アクセスパターンと分離戦略(3レベルのGRANTチェーン、ワークスペース-カタログバインディング、スキーマレベルの属性ベースアクセス制御(ABAC)ポリシー)を適用し、大規模なきめ細かいデータ保護を実施します。最後に、カタログ設計、自動化、最小権限、グループベースのアクセス管理のベストプラクティスで締めくくります。 

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、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。

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストア のキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの 手順 が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

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、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。

Languages Available: English | 한국어

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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