Machine Learning Model Deployment - Japanese

このコースは、3つの主要な機械学習展開戦略を紹介し、Databricksでの各戦略の実装を説明するように設計されています。このコースでは、モデル展開の基礎を探った後、バッチ推論について掘り下げ、バッチ推論シナリオでモデルを利用するための実践的なデモンストレーションとラボを提供し、パフォーマンスの最適化に関する考慮事項を提供します。コースの第 2 部ではパイプライン展開を包括的にカバーし、最後の部分ではリアルタイム展開に焦点を当てます。参加者は、実践的なデモンストレーションとラボに参加し、Model Serving でモデルを展開し、リアルタイム推論のためにサービングendpointを利用します。

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツを受講する前に、少なくとも以下の事項を理解しておく必要があります：

- 基本的な機械学習モデルの知識

- モデルのライフサイクルと MLflow コンポーネントに関する知識

- Databricks Workspace とノートブックに関する知識

- Python の中級レベルの知識

Outline

モデルデプロイメントの基礎

モデルデプロイメント戦略

MLflowによるモデルデプロイメント

バッチデプロイメント

バッチデプロイメントの概要

デモ：バッチデプロイメント

ラボ：バッチデプロイメント

パイプラインデプロイメント

パイプラインデプロイメントの概要

デモ：パイプラインデプロイメント

機械学習モデルデプロイメント設計書

リアルタイムデプロイメントの概要

Databricksモデルサービング

デモ：モデルサービングによるリアルタイムデプロイメント

デモ：モデルサービングによるカスタムモデルデプロイメント

ラボ：モデルサービングによるリアルタイムデプロイメント

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Apr 08	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$750.00

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Apache Spark Developer

Apache Spark™ Programming with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使ったApache Sparkプログラミングを学ぶための適切な入口となります。

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。

Introduction to Apache Spark

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。

Developing Applications with Apache Spark

このハンズオンコースでは、Apache Spark を使用したスケーラブルなデータ処理を習得します。 Spark の DataFrame API を使用して、効率的な ETL パイプラインを構築し、高度な分析を実行し、分散データ変換を最適化する方法を学びます。グループ化、集計、結合、集合演算、ウィンドウ関数について調べます。配列、マップ、構造体などの複雑なデータ型を操作しながら、パフォーマンス最適化のベストプラクティスを適用します。

Stream Processing and Analysis with Apache Spark

このコースでは、Apache Spark を使用したストリーム処理と解析の基本について学習します。ストリーム処理の基礎をしっかりと理解し、Spark 構造化ストリーミング API を使用してアプリケーションを開発します。ストリーム集約やウィンドウ分析などの高度な手法を探索して、リアルタイムデータを効率的に処理します。このコースでは、動的データ環境向けにスケーラブルでフォールトトレラントなストリーミングアプリケーションを作成するスキルを身に付けます。

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks

このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

Data Warehousing with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksのデータウェアハウジング機能を探索したいデータ専門家向けに設計されています。 Databricksに関する予備知識がないと仮定して、最新のクラウドベースのデータウェアハウジングソリューションとしてDatabricksを活用する方法を紹介します。学習者は、業界標準の TCP-DI データセットを参考にして、Databricks Data Intelligence Platform を使用してデータを効率的に取り込み、変換、管理、分析する方法を探ります。学習者は、自然言語クエリによるデータ探索を簡素化する革新的な Databricks 機能である Genie についても学習します。このコースを修了すると、受講者は Databricks を使用してデータウェアハウスを実装および最適化するための基本的なスキルを身に付けることができます。

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

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。