SQL Analytics on Databricks - Japanese

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

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

Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

- データ分析目的でのSQLの使用に関する実用的な知識。

- データの作成、保存、管理の方法をよく理解する。

- 統計分析の基本的な理解。

- CSV、JSON、TXT、Parquet などの特定のデータ形式の構造と定義特性を理解する。

- Databricks データインテリジェンスプラットフォームのユーザーインターフェースに精通している。

Outline

データディスカバリー

データディスカバリーツールとしての Unity Catalog の使用

データを理解するオブジェクトの所有権

Unity Catalog を使用して検査すると位置を特定するDatasets

データのインポート

データの取り込みにDatabricks

データのアップロードへ DatabricksへのUIを使用して

プログラム的探索とデータ Unity への取り込みカタログ

にデータをインポートする Databricks

SQL の実行

Databricks SQL と Databricks SQL 倉庫

統合 SQL エディター

操作するデータを変換する Databricks SQL

ビューを作成する Databricks SQL

テーブルの操作と分析

クエリー分析

Databricks Photon と最適化 Databricks

クエリーの洞察

SQL アナリティクスのベストプラクティス

Upcoming Public Classes

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Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Jul 24	01 PM - 05 PM (Asia/Tokyo)	-	Japanese	$750.00

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Building ETL Pipelines with SQL - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platform で純粋な SQL を使用して、本番運用に対応した ETL パイプラインを構築する方法を学びます。受講者は、増分インジェストのための Auto Loader を使用したストリーミングテーブル、Silver-to-Gold 変換のための増分更新を伴うマテリアライズドビュー、宣言型 SCD タイプ 1 およびタイプ 2 ディメンション管理のための AUTO CDC (FLOW AUTO CDC)、および本番オーケストレーションのための SQL ファイルタスクを使用した Lakeflow ジョブについて学習します。このコースでは、メダリオンアーキテクチャ(ブロンズ → シルバー → ゴールド)を通じて、現実的な小売データセットに従います。

注記：Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Data Ingestion with Lakeflow Connect - Japanese

このコースでは、さまざまなソースから Databricks にデータを取り込むためのスケーラブルでシンプルなソリューションである Lakeflow Connect を包括的に紹介します。まず、さまざまなタイプの Lakeflow Connect コネクタ (標準およびマネージド) を探索し、バッチ、増分バッチ、ストリーミング取り込みなど、さまざまなデータ取り込み手法について学習します。また、Delta テーブルとメダリオンアーキテクチャを使用する主な利点についても説明します

次に、Lakeflow Connect 標準コネクタ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ための実践的なスキルを身に付けます。これには、CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)、COPY INTO、Auto Loader などの方法の操作が含まれ、各アプローチの利点と考慮事項に重点が置かれています。また、Databricks Data Intelligence Platform への取り込み中にブロンズレベルのテーブルにメタデータ列を追加する方法についても説明します。次に、このコースでは、復旧されたデータ列を使用してテーブルスキーマと一致しないレコードを処理する方法と、このデータを管理および分析するための戦略について説明します。また、半構造化された JSON データを取り込んでフラット化するための手法についても説明します

続いて、Lakeflow Connect 管理されたコネクタを使用してエンタープライズグレードのデータ取り込みを実行し、データベースやサービスとしてのソフトウェア (SaaS) アプリケーションからデータを取り込む方法について説明します。また、このコースでは、パートナーツールをインジェストワークフローに統合するためのオプションとして Partner Connect も紹介しています

最後に、このコースの最後には、MERGE INTO 操作や Databricks Marketplace の活用など、代替の取り込み戦略を紹介し、最新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力な基盤を身に付けます。

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Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

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