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Machine Learning Operations - Japanese

このコースでは、MLOps とモデル ライフサイクルの管理に焦点を当てて、機械学習モデル運用の包括的な調査を通じて参加者に説明します。 最初のセグメントでは、重要な MLOps コンポーネントとベスト プラクティスを取り上げ、参加者に機械学習モデルを効果的に運用するための強力な基盤を身に付けられるようにします。 コースの後半では、モデル ライフサイクルの基礎を掘り下げ、モデルレジストリと Unity Catalog を組み合わせてシームレスにナビゲートし、効率的なモデル管理を行う方法を紹介します。 このコースを修了すると、参加者は実践的な知見と MLOps の原則を包括的に理解し、機械学習モデル運用の複雑な状況を切り抜けるために必要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

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

このコンテンツを受講する前に、少なくとも次のことに関する知識が必要です。

  • 機械学習の基本的な概念に関する知識
  • MLflow トラッキングに関する知識
  • Databricks Workspace とノートブックに関する理解
  • Python に関する中級レベルの知識

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Advanced Data Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、Databricksを使った高度なデータエンジニアリングを学ぶための適切な入り口となります。以下では、このコースに含まれる4つの4時間の各モジュールについて説明します。

Databricks Streaming and Delta Live Tables

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナル データ エンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

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このコースでは、DevOps の原則と Databricks プロジェクトへの適用について包括的に復習します。 まず、コア DevOps、DataOps、継続的インテグレーション (CI)、継続的デプロイ (CD)、テストの概要を説明し、これらの原則をデータエンジニアリングのパイプラインに適用する方法を探ります

次に、CI/CD プロセス内の継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトのデプロイメント用の Databricks REST API、SDK、CLI などのツールを検討します。 Databricks アセットバンドル (DAB) と、それらが CI/CD プロセスにどのように適合するかについて学習します。 主なコンポーネント、フォルダー構造、Databricks のさまざまなターゲット環境へのデプロイを合理化する方法について詳しく説明します。 また、Databricks CLI を使用して、構成の異なる複数の環境に対して変数の追加、変更、検証、デプロイ、および実行を行う方法についても学習します

最後に、このコースでは、Databricks アセットバンドルをローカルでビルド、テスト、デプロイするための対話型開発環境 (IDE) としての Visual Studio Code を紹介し、開発プロセスを最適化します。 このコースの最後には、GitHub Actions を使用してデプロイパイプラインを自動化し、Databricks Asset Bundles で CI/CD ワークフローを強化する方法を紹介します

このコースを修了すると、Databricks アセットバンドルを使用して Databricks プロジェクトのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率を向上させることができるようになります。

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Paid
16h
Lab
instructor-led
Professional

Questions?

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