Omnigent Basics - Japanese

このコースは、DatabricksのオープンソースメタハーネスであるOmnigentの入門コースです。AIエージェントの構築・ガバナンス・コラボレーションをDatabricks プラットフォーム上で行う方法を学びます。ハーネスとは何か、そしてメタハーネスが既存のエージェントツールの上位に位置してそれらを相互運用可能にする仕組みについて理解し、Omnigentの3つの柱であるCombine、Control、Shareを探索します。インタラクティブな講義とラボを通じて、Databricks サンドボックス上でOmnigentセッションを開始し、アプリケーションをvibe-codeして共有し、ポータブルなYAMLエージェントを宣言し、ステートフルなコンテキストポリシーを適用（致命的なトリフェクタおよびプロンプトインジェクションへの防御を含む）し、組み込みのPollyおよびDebbyエージェントを操作します。このコースを修了すると、Omnigent、Unity Gateway、およびDatabricks サンドボックスを使用してAIエージェントを調整・ガバナンスする方法を理解できるようになります。

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。

Skill Level

Professional

Duration

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。

言語スキル:

• 基本的な Python プログラミング

プラットフォームスキル:

• Unity Catalog を含む Databricks Data Intelligence Platform の基礎知識

• Databricks ワークスペースの操作に慣れていること

ドメインスキル:

• コーディングエージェントおよび AI の一般的な概念（プロンプト、トークンなど）への理解

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Upcoming Public Classes

Machine Learning at Scale - Japanese

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

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Professional

Generative AI Engineer

Get Started with AI Agents on Databricks - Japanese

このコースは、AIエージェントの入門コースです。現代のAIアプリケーションにおけるAIエージェントの役割と、Databricksプラットフォーム上でAIエージェントアプリケーションを構築する方法について学びます。AIエージェントの原則、従来のAIシステムとの違い、およびそのキーコンポーネントを探索します。インタラクティブなデモとハンズオンラボを通じて、Databricks AI と Agent Bricks を使用して Databricks 上でAIエージェントを構築、デプロイ、評価する方法を学びます。このコースを修了すると、Databricks Data + AI Platform を使用してAIエージェントを作成およびデプロイする方法を理解できるようになります。注：SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツの完了後に必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「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可能性があります。

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Onboarding

Data Engineer

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、幅広いソースから Databricks へのデータ取り込みを実現する、スケーラブルで簡素化されたソリューションである LakeFlow Connect について包括的に紹介します。まず、LakeFlow Connect のさまざまなコネクタの種類（Standard および Managed）を探索し、バッチ、インクリメンタルバッチ、ストリーミングインジェストなど、さまざまなデータ取り込み手法を学びます。また、UC テーブルの使用とメダリオンアーキテクチャの主なメリットについても確認します。

次に、LakeFlow Connect Standard Connectors を使用してクラウドオブジェクトストレージからデータを取り込む実践的なスキルを習得します。具体的には、CREATE TABLE AS SELECT（CTAS）、COPY INTO、Auto Loader などの手法を扱い、それぞれのアプローチのメリットと考慮事項を重点的に学びます。また、Databricks Data Intelligence Platform へのデータ取り込み時に、ブロンズレベルのテーブルにメタデータカラムを追加する方法も学習します。続いて、rescued data カラムを使用してテーブルスキーマに一致しないレコードを処理する方法と、このデータを管理・分析するための戦略について説明します。さらに、半構造化 JSON データの取り込みとフラット化の手法についても探索します。

その後、LakeFlow Connect Managed Connectors を使用して、データベースおよび Software-as-a-Service（SaaS）アプリケーションからデータを取り込むエンタープライズグレードのデータ取り込みを実行する方法を探索します。また、Partner Connect を取り込みワークロードにパートナーツールを統合するオプションとして紹介します。

最後に、MERGE INTO 操作や Databricks Marketplace の活用を含む代替取り込み戦略を取り上げ、現代のデータエンジニアリングのユースケースをサポートするための強固な基盤を身に付けます。

注：SCORM講義ファイルの場合、コンテンツを完了したらSCORMウィンドウを閉じてください。「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。

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