Stream Processing and Analysis with Apache Spark™ - Japanese

この初心者向けのコースでは、大規模なデータ処理のための Apache Spark の基礎について説明します。 Spark の分散アーキテクチャを探索し、DataFrame API をマスターし、Python を使用してデータの読み取り、書き込み、処理する方法を学習します。 実践的な演習を通じて、Sparkの変換とアクションを効率的に実行するために必要なスキルを身に付けます。

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformにおけるプラットフォーム管理の基礎を学びます。Databricks環境内での効果的なデータガバナンスに不可欠なコンポーネントであるUnity Catalogの包括的な概要を提供します。5つのモジュールに分かれており、Databricksインフラストラクチャとdata intelligence platformの詳細な紹介から始まります。Databricks workspaceの詳細な操作手順も含まれます。Unity Catalog内のデータガバナンス原則を探求し、その主要な概念、アーキテクチャ、役割をカバーします。さらに、クラスターやSQLウェアハウスを含む、Unity Catalog metastoresとコンピューティングリソースの管理に重点を置きます。最後に、権限、きめ細かいアクセス制御、データオブジェクトのガバナンス手法を学び、データアクセス制御を習得します。修了時には、効果的なデータガバナンスの実装、コンピューティングリソースの最適化、堅牢なデータセキュリティ戦略の徹底に必要な、Unity Catalog管理の必須スキルを身につけます。Databricks Labsサブスクリプションを購入すると、コースの最後には、ライブのDatabricks workspace環境で学んだ内容を実践する包括的なラボ演習が用意されています。

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このコースでは、Databricks Lakehouse Platformを使用して、スケーラブルで分析に対応したデータモデルを設計する方法を学習します。 このコースは3つのモジュールで構成されており、基本的なデータモデリングの原則、高度なウェアハウジングと機械学習のユースケース、最新のデータ製品設計をカバーしています。 Inmon の CIF、Kimball のディメンションモデリング、Data Vault 2.0 などの主要な方法論と、これらの戦略を Databricks に実装するための実践的なデモを紹介します。 

ハンズオン ラボでは、ER 図を作成し、SCD タイプ 2 変換を適用し、ML ワークフロー用の Feature Store を作成します。 また、データ製品の概念と、製品の考え方、ガバナンス、セマンティックの一貫性によってスケーラブルなクロスドメイン統合がどのように可能になるかについても紹介します。 このコースを修了すると、統合されたレイクハウスアーキテクチャでデータを効果的にモデル化、管理、運用できるようになります。

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