SQL Analytics on Databricks - Japanese

Unity GatewayはUnity CatalogのガバナンスをAIトラフィックに拡張します。Unity Catalogはすでにモデル、MCPサービス、関数、および接続をセキュリティ保護可能なオブジェクトとして管理しています。Unity Gatewayはそれらへのトラフィックに対する中央のControl Planeを追加し、すべてのリクエストとレスポンスに対してルーティング、レート制限、予算管理、使用状況のトラッキング、および**サービスポリシー**（ガードレール）を適用します。

このラボでは、短い講義を通じて基本的な概念を紹介した後、ハンズオンデモで実践的に学習します。デモでは、Databricksネイティブの図をコードとして生成する実際のエージェントアプリケーションを対象に、Unity Gatewayを経由してルーティングし、ガバナンスを段階的に強化していきます。具体的には、モデルサービスの作成、権限の付与、推論テーブルの追加、レート制限、ハルシネーションガードレールポリシーの設定、Claudeモデル間のトラフィック分割、およびフォールバックルーティングを行います。最後に、`system.ai`スキーマと`system.ai_gateway`スキーマを探索し、テレメトリと可観測性がペイロードレベルの推論ログをどのように補完するかを確認します。

ラボの終了時には、資産・トラフィック・動作のガバナンスがAIのための単一のControl Planeにどのように統合されるか、そしてそれらのコントロールをDatabricks上の本番運用スタイルのGenerative AIアプリケーションにどのように適用するかを理解できるようになります。

注意：SCORM形式の講義ファイルでは、コンテンツを完了した後に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。

このコースでは、Databricks Data + AI Platform を使用してシンプルなデータサイエンスと機械学習のワークフローを実行するための基本的なスキルを習得します。ワークスペースのツアーを通じて全体像を把握し、ノートブックの操作方法を学びます。探索的データ解析と特徴量エンジニアリングを探索し、MLflow を使用してモデルを追跡・管理し、Databricks Genie Code を使用してエクスペリメントを行い、Databricks Model Serving でモデルをデプロイします。最後に、これらのスキルを統合した包括的なラボで、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル全体を学びます。

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Français | Español | 普通话

このコースでは、Databricks上での従来の機械学習に向けたデータ準備の基礎を学びます。受講者は、Unity Catalogで管理されるDeltaテーブルにデータを読み込み、ノートブック、組み込みの可視化ツール、およびGenie Codeを使って探索します。次に、クリーンデータの作成、欠損値や外れ値の処理、データリークのないデータの分割とサンプリングを行い、補完・エンコーディング・標準化のための再現可能なSpark 機械学習パイプラインを構築します。最後に、Unity Catalogの特徴量エンジニアリングを使用して機能を保存、管理、再利用します。これには、リークのないトレーニングセットのためのポイントインタイムルックアップと、Lakebaseを基盤とするOnline Feature Storeを使ったオンライン特徴量サービングの概要が含まれます。各モジュールは、講義とハンズオンデモ、およびサーバーレスコンピュート上で実行するラボを組み合わせた構成になっています。モデルのトレーニング、サービング、およびモニタリングはこのコースの対象外であり、それらはMachine Learning Model DevelopmentおよびMachine Learning Model Deploymentコースで学習します。このコースは、Databricks上でのデータ準備に関する確固たる基礎を身につけたいと考えるアソシエイトレベルのデータサイエンティストおよび機械学習実践者を対象としています。

注：

これは「Machine Learning with Databricks」シリーズの最初のコースです。SCORM講義ファイルでは、コンテンツを完了した後、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。