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

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Mar 10	02 PM - 06 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$750.00

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Data Engineer

Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

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DevOps Essentials for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

Apache Spark Developer

Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Japanese

このコースでは、Apache Spark を使用したストリーム処理と解析の基本について学習します。ストリーム処理の基礎をしっかりと理解し、Spark 構造化ストリーミング API を使用してアプリケーションを開発します。ストリーム集約やウィンドウ分析などの高度な手法を探索して、リアルタイムデータを効率的に処理します。このコースでは、動的データ環境向けにスケーラブルでフォールトトレラントなストリーミングアプリケーションを作成するスキルを身に付けます。

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