Machine Learning Model Development - Japanese

この包括的なコースでは、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、一般的な ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置いています。参加者は、Databricks の強力な機能を活用しながら、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習手法を学習します。このコースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、機能管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメーター調整のためのOptunaについて説明します。さらに、参加者は、自然言語、MCP 接続、指示、スキルを使用して機械学習ライフサイクル全体をガイドする Databricks の AI 搭載コーディングアシスタントである Genie Code を使用して、モデル開発を加速する方法を学びます。このコースを修了すると、学習者は Databricks 環境で機械学習モデルを効率的に開発、最適化、デプロイするための実践的なスキルを身に付けることができます。

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

少なくとも、このコンテンツを受講する前に、以下の内容を理解しておく必要があります。

• Databricks Data Intelligence Platform およびワークスペースの基本操作（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、ノートブックの基本操作、Gitからのリポジトリインポート）に精通していること

• Pythonによる中級レベルのプログラミング経験（データ操作ライブラリ（pandas、numpy）やAPI（databricks-sdk、RESTエンドポイント）の活用を含む）

• 実験の追跡、モデルのロギング、モデルレジストリの操作、モデルのバージョン管理に関するMLflowの基礎知識

• モデルのトレーニング、評価、バッチ推論、リアルタイムデプロイメントの概念を含む、機械学習の基礎知識

• データガバナンスおよびモデルレジストリ管理のためのUnity Catalogの中級レベルの経験

• フィーチャーテーブル、フィーチャールックアップ、オフライン／オンラインのfeature storesを含む、フィーチャーエンジニアリングの概念に関する基本的な知識

• Delta Lakeの操作（テーブルの作成、更新の実行、ファイルの最適化、リキッドクラスタリング）およびデータストレージの最適化手法に関する理解

• 分散データ処理およびユーザー定義関数（UDF）のためのApache SparkおよびPySparkに関する基礎知識

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Upcoming Public Classes

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：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。

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs - Japanese

Deploy Workloads with Lakeflow Jobs コースでは、Databricks エコシステム内の統合オーケストレーションプラットフォームとして Lakeflow Jobs を使用し、データ、アナリティクス、および AI ワークフローをオーケストレーションおよび自動化する方法を学びます。

• 有向非環状グラフ（DAG）を使用したデータワークロードの設計と実装、各種スケジューリングオプションの設定、および条件付きタスク実行、run-if 依存関係、for each ループなどの高度なワークフロー機能の実装について学習します。

• 本コースでは、適切なコンピュート選択、モジュール式オーケストレーション、エラー処理技術、およびフォールトトレラント設計を備えた、堅牢で本番運用に対応したパイプラインを作成するためのベストプラクティスを取り上げます。これらはすべて Databricks Data Intelligence Platform 内にネイティブに統合されています。

注: SCORM の講義ファイルについては、コンテンツの完了後に SCORM ウィンドウを閉じてください。「Next Lesson（次のレッスン）」ボタンは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記録されない場合があります。

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

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、データアナリストが Databricks で AI/BI Dashboards を設計、作成、公開、運用する方法を学びます。AI/BI Dashboards は、ガバナンスの効いた Unity Catalog のデータを、インタラクティブな可視化、フィルター、Genie 連携と組み合わせることで、ビジネスユーザーがコードを書かずに回答を探索できるようにします。

このコースは、1 つのエンドツーエンドの構築を通じて進めます。まず Unity Catalog のソーステーブルから始め、最終的に公開・監視された複数ページのダッシュボードを完成させます。その過程で、ダッシュボードが Databricks の AI/BI 製品ファミリー全体の中でどのように位置づけられるか、また Genie、データセット、可視化、フィルターがワークフローのどこに当てはまるかを学びます。

扱う内容は次のとおりです。

• AI/BI Dashboards の基礎と、それが Genie および Databricks プラットフォームの他の要素とどのように関係するか。

• Unity Catalog でのソースデータの探索と、SQL を使用した再利用可能なダッシュボードデータセットの設計。

• 可視化（KPI、トレンド、内訳）の作成と、見やすい複数ページのダッシュボードのレイアウト。

• Genie Code を使用して、自然言語のプロンプトから SQL、チャート、フィルターを作成すること。

• フィルターを追加して、ダッシュボードをインタラクティブにし、閲覧者の疑問に応えられるようにすること。

• 適切な人がダッシュボードを表示・編集できるよう、公開、共有、アクセス権の管理を行うこと。

• スケジュールされた更新、キャッシュ、使用状況の監視を伴って、ダッシュボードを本番環境で運用すること。

コースを修了するころには、ビジネス上の課題を起点として、それを支えるデータセットを設計し、洗練されたダッシュボードを作成し、適切なアクセス権と、正確性を保つための更新戦略とともに対象ユーザーへ提供できるようになります。

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