Data Engineering with Databricks - Japanese

このコースでは、Databricks レイクハウスプラットフォームを使用して ETL パイプラインを本番化へする方法を、データのプロフェッショナル向けに紹介します。受講者は、Delta Live Tables を使用することで、さまざまなデータソースからレイクハウスに取得した新しいデータを差分的に処理するパイプラインの定義とスケジューリングを行います。また、Databricks Workflows でタスクをオーケストレーションし、Databricks Repo でコードのステータスを昇格（Promote）します。

Languages Available: 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level

Associate

Duration

16h

Prerequisites

前提条件

このコース (Spark SQL 版と PySpark 版の両方) における前提条件:

クラウドコンピューティングの概念 (仮想マシンやオブジェクトストレージなど) に関する初歩的な理解
データウェアハウスおよびデータレイクを本番運用した経験
SQL の基本的な概念 (select、filter、groupby、join など) に関する理解

このコース (PySpark) に必要な追加の前提条件:

Python の初歩的なプログラミング経験 (構文、条件、ループ、関数)
Spark DataFrame API の初歩的なプログラミング経験:
DataFrameReader と DataFrameWriter を使用してデータを読み取り・書き込みできる
DataFrame メソッドと Column 表現を使用してクエリー変換を表現できる
Spark のドキュメントを調べてさまざまな変換やデータタイプに対する組み込み関数を特定できる

このコースの Python 版に必要な PySpark のプログラミングスキルは、Databricks Academy の「PySpark のプログラミングを開始する」(Get Started with PySpark Programming) コースで習得できます。

Upcoming Public Classes

Date	Time	Language	Price
Date	Time	Language	Price	Jan 16 - 17	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Feb 13 - 14	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Mar 17 - 18	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Apr 01 - 02	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
May 12 - 13	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Jun 03 - 04	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00
Jul 02 - 03	09 AM - 05 PM (Asia/Tokyo)	Japanese	$1500.00

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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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