Build Data Pipelines with Delta Live Tables - Japanese

このコースでは、Spark SQL と Python の Delta Live Tables (DLT) を使用して、レイクハウス内の複数のテーブルを介してデータを段階的に取り込んで処理するデータパイプラインの定義とスケジューリングを行う方法を学習します。このコースでは、DLT の使用を開始する方法、DLT によりデータパイプラインでデータの依存関係を追跡する方法、Delta Live Tables の UI を使用してデータパイプラインを構成および実行する方法、Auto Loader と DLT を使ってレイクハウス内の複数のテーブルを介してデータを取り込んで処理するデータパイプラインの定義に Python または Spark SQL を使用する方法、APPLY CHANGES INTO 構文を使用してチェンジデータキャプチャフィードを処理する方法、パイプラインによって作成されたイベントログとデータアーティファクトを確認して、DLT 構文をトラブルシューティングする方法について説明します。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

クラウドの基本的な概念 (仮想マシン、オブジェクトストレージ、ID管理) に関する初級レベルの知識
基本的なコード開発タスク (コンピュートの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作の実行、Git からの Repos のインポートなど) を実行できる能力
SQL の基本的な概念 (CREATE、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、WHILE、GROUP BY、JOINなど) に関する中級レベルの理解

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Data Engineer

Databricks Performance Optimization - Japanese

このコースでは、SparkとDelta Lakeを使用してワークロードと物理レイアウトを最適化する方法と、Spark UIを分析してパフォーマンスを評価し、アプリケーションをデバッグする方法を学びます。ストリーミング、リキッドクラスタリング、データスキップ、キャッシュ、Photonなどのトピックについて説明します。

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Data Analysis with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks SQL でのデータ分析の概要を紹介します。学習者は、データ取り込み、クエリー作成、ビジュアライゼーションとダッシュボードの作成、アラート構成を行います。このコースは Databricks データアナリスト学習パスの一部で、Databricks Certified Data Analyst Associate 認定試験への準備を意図して作成されています。

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning Model Development - Japanese

この包括的なコースでは、人気の ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置き、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供します。このコースでは、AutoML と MLflow を使用した一般的なタスクの効率的な実行に焦点を当てます。受講者は、回帰モデルと分類モデル、モデルトレーニングを追跡するための Databricks 機能の活用、モデル開発のための Feature Store の活用、ハイパーパラメーターチューニングの実装などの主要なトピックを掘り下げます。さらに、このコースでは迅速でローコードなモデルトレーニングに向けた AutoML についても説明し、Databricks 環境において合理的かつ効果的な機械学習モデル開発を行うための実践的なスキルを受講者が習得できるようにします。

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