Advanced Data Engineering with Databricks - Japanese
このコースでは、受講者は Apache Spark、Structured Streaming、Delta Lake に関する既存の知識を基礎にし、Databricks が提供する一連のツールを利用してデータレイクハウスの可能性を最大限に引き出します。 このコースでは、増分データ処理を優先する設計に重点を置き、増え続けるデータを継続的に取り込んで分析するようにシステムを最適化できるようにします。 組み込みのプラットフォーム最適化を活用するワークロードを設計することにより、データエンジニアは、コードのメンテナンスやオンコールの緊急事態の負担を軽減し、最小限のリファクタリングやダウン
タイムで本番コードを新しい要求に迅速に適応させることができます。
Databricks Certified Data Engineer Professional 試験を受ける場合は、その前にこのコースのトピックをマスターする必要があります。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
前提条件
- 高度なデータ変換を実行するための PySpark API の使用経験
- Python を使用したクラスの実装経験
- 実稼働データウェアハウスまたはデータレイクの実装での SQL の使用経験
- Databricks ノートブックでの作業とクラスター設定
- SQL を使用した Delta Lake テーブルでのデータの作成と操作に関する知識
前述の前提条件はインストラクター主導のコース、「Data Engineering with Databricks」と「Apache Spark Programming with Databricks」の受講によって学習でき（受講順序不問）、認定試験、「Databricks Certified Data Engineer Associate」および「Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark」に合格することによって知識の習得を検証できます。
Outline
コースの概要
1 日目
レイクハウスのアーキテクチャ
データストレージの最適化
Delta Lake のトランザクション
楽観的並行性による Delta Lake 分離
ストリーミング設計パターン
開発とデータバックアップのためのクローン作成
Auto Loader およびブロンズ取り込みのパターン
ストリーミング重複排除および品質の強化
Slowly Changing Dimensions
ストリーミング結合とステートフル性
2 日目
ビューとマテリアライズドビュー
安全なデータの保存
PII への権限アクセスの付与
レイクハウスのデータの削除
マルチタスクジョブを使ったスケジューリングとオーケストレーション
エラーのモニタリング、ログ記録、および処理
Databricks Repos によるコードのプロモーション
プログラムによるプラットフォームインタラクション（Databricks CLI および REST API）
ストリーミングワークロードによるコストとレイテンシの管理
Upcoming Public Classes
Date | Time | Language | Price |
|---|---|---|---|
Sep 02 - 03 | 09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo) | Japanese | $1500.00 |
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