Machine Learning with Databricks - Japanese
「Databricks を使った機械学習」へようこそ！
このコースは、Databricks での機械学習workflowsを習得するための第一歩です。専門の講師陣の指導のもと、データ準備、モデル開発、デプロイ、運用について深く学びます。Databricks に特化したデータ探索、モデルトレーニング、デプロイ戦略に必要なスキルを習得しましょう。コース修了時には、Databricks Platform上で機械学習のライフサイクル全体を円滑に進めるための知識と自信が身につき、堅牢な機械学習ソリューションを効率的に構築・デプロイできるようになります。
注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。
機械学習のためのデータ準備
このコースでは、Databricks を使用した機械学習のためのデータ準備の基礎に焦点を当てています。参加者は、従来の機械学習アプリケーション向けにデータを探索、クリーニング、整理するための重要なスキルを習得します。主なトピックには、データの可視化、特徴量エンジニアリング、および最適な機能ストレージ戦略が含まれます。実践的な演習を通じて、参加者は Databricks 内で機械学習向けのデータセットを効率的に準備するための実践的な経験を積むことができます。このコースは、アソシエイトレベルのデータサイエンティストや機械学習の実践者、およびデータ準備のスキルを向上させたい方を対象としており、成功する機械学習モデルのデプロイに向けた確固たる基盤を提供します。
機械学習モデルの開発
この包括的なコースは、Databricks 上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、人気のある機械学習ライブラリを使用したハンズオンデモンストレーションと Workflows を重視しています。参加者は、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習技術を探索しながら、Databricks の強力な機能を活用します。本コースでは、モデルのトラッキングのための MLflow インテグレーション、機能管理のための Databricks Feature Store、およびハイパーパラメータチューニングのための Optuna について学習します。さらに、参加者は自然言語、MCP 接続、インストラクション、スキルを使用して機械学習の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。コースの終わりには、学習者は Databricks 環境において機械学習モデルを効率的に開発、最適化、およびデプロイするための実践的なスキルを習得します。
機械学習モデルのデプロイ
このコースは、3つの主要な機械学習デプロイメント戦略を紹介し、Databricks上での各戦略の実装を解説することを目的としています。モデルデプロイメントの基礎を学んだ後、バッチ推論について詳しく取り上げ、バッチ推論シナリオでのモデル活用に関するハンズオンデモおよびラボを提供するとともに、パフォーマンス最適化に関する考慮事項についても説明します。コースの第2部ではパイプラインのデプロイメントを包括的に取り上げ、最終セクションではリアルタイムデプロイメントに焦点を当てます。参加者はハンズオンデモおよびラボに取り組み、Model Serving を使用したモデルのデプロイメントと、リアルタイム推論のための serving endpoint の活用を実践します。
機械学習運用（MLOps）
このコースでは、機械学習モデルの操作に関する包括的な探求を通じて、MLOps およびモデルライフサイクル管理に焦点を当てながら参加者をガイドします。最初のセグメントでは、MLOps の重要なコンポーネントとベストプラクティスを取り上げ、機械学習モデルを効果的に運用するための強固な基盤を参加者に提供します。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、効率的なモデル管理のために Unity Catalog と連携したモデルレジストリを使用してライフサイクルをシームレスに活用する方法を実演します。コースの終わりには、参加者は実践的な知見を得るとともに、MLOps の原則に関する総合的な理解を深め、機械学習モデルの操作という複雑な領域をナビゲートす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
このコンテンツを受講する前に、少なくとも以下について理解しておく必要があります。
• 「Get Started with Databricks for Machine Learning (Onboarding)」コースを修了している、または Databricks 環境での作業に関する同等の基礎知識を有していること。
• データの準備と分析のための Python プログラミングにおける中級レベルの習熟度。
• 機械学習の基礎に関する基本的な理解。
• Databricks プラットフォームのワークフローに関する知識。
• データ形式と lakehouse の概念に関する基本的な知識。
• 探索的データ分析と基本的な統計に関する基礎的な理解。
• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、基本的なノートブック操作、git からの Repos のインポート）に関する知識。
• データ操作ライブラリ（Pandas、NumPy）や API の利用（REST エンドポイント、databricks-sdk、REST エンドポイント）を含む、Python での中級レベルのプログラミング経験。
• エクスペリメントトラッキング、モデルのロギング、モデルレジストリ操作、モデルライフサイクル管理のための MLflow に関する基本的な知識。
• モデルトレーニング、評価、デプロイメントワークフロー、パフォーマンスモニタリングの概念を含む、機械学習の基礎に関する理解。
• データガバナンスとモデルレジストリ管理のための Unity Catalog に関する中級レベルの経験。
• 特徴量テーブル、特徴量ルックアップ、オフラインとオンラインの feature store を含む、特徴量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最適化技術に関する理解。
• 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 と PySpark に関する基本的な知識。
• 機械学習および MLflow トラッキングの基本的な概念に関する知識。
• データ品質評価、特徴量エンジニアリング、モデルテスト、継続的モニタリングの実践、Databricks ワークスペースおよびノートブックを含む、MLOps の概念に関する知識。
• Python に関する中級レベルの知識。
• コマンドラインインターフェイス、およびクラウドプラットフォームや開発ツールの認証設定に関する基本的な経験。
• Lakeflow ジョブおよびワークフローオーケストレーションの概念（タスクの依存関係、条件付きロジック、スケジューリング、通知）に関する理解。
• パフォーマンスメトリクスや異常検出を含む、モデルモニタリングとドリフト検出の原則に関する基本的な知識。
Outline
機械学習のためのデータ準備
• データの管理と探索
• データ準備と特徴量エンジニアリング
• Feature Store
機械学習モデルの開発
• モデル開発ワークフロー
• ハイパーパラメータチューニング
• エージェント型機械学習
機械学習モデルのデプロイ
• モデルデプロイメントの基礎
• バッチデプロイメント
• パイプラインのデプロイ
• リアルタイムデプロイメントとオンラインストア
機械学習運用（MLOps）
• モダン MLOps
• MLOps ソリューションの設計
• 実装とモニタリング MLOps ソリューション
Upcoming Public Classes
Date | Time | Your Local Time | Language | Price |
|---|---|---|---|---|
Oct 27 - 28 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $1500.00 |
Nov 17 - 18 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | - | Japanese | $1500.00 |
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