Data Management and Governance with Unity Catalog - Japanese

このコースでは、Databricks Unity Catalogを使用したデータガバナンスと管理について学習します。まずデータガバナンスの基本概念から始め、データレイクの管理における複雑さと課題、そして Unity Catalog の主要な機能に焦点を当てます。次に Unity Catalog のアーキテクチャについて掘り下げ、メタストア、スキーマ、テーブル、外部ストレージアクセスといった主要な概念を詳しく説明します。セキュリティと管理について徹底的に説明し、Databricksのロール、ID管理、およびセキュリティモデルについて詳しく説明します。高度なトピックには、きめ細かなアクセス制御と特権管理が含まれ、学習者はUnity Catalogで堅牢なデータガバナンスとセキュリティ対策を実装するためのスキルを身に付けることができます。このコースには、理論的な知識を強化するための実践的なデモとラボが含まれています。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

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。
SQL コマンド、集計関数、フィルタリングと並べ替え、インデックス、テーブル、ビューといった基本的な SQL の概念に関する中級レベルの経験。
Python プログラミング、Jupyter ノートブックのインターフェイス、PySpark の基礎に関する基本的な知識。

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Upcoming Public Classes

Generative AI Engineer

Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムの構築とデプロイのための主要なコンポーネントと機能に焦点を当てます。参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。このコースでは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価フレームワークを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。コース終了時には、Mosaic AIを使用した一般的なGen AIアプリケーションを設計、デプロイ、モニタリングするスキルを身につけることができます。

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Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks Data Intelligence Platformを使用してシンプルなデータエンジニアリングワークフローを実行し、データウェアハウジングの取り組みをサポートできるようにする基本的なスキルを学びます。ワークスペースのツアーが行われ、カタログ、スキーマ、ボリューム、テーブル、コンピューティングクラスター、Databricks Notebooks など、Databricks のオブジェクトの操作方法が示されます。次に、基本的なデータエンジニアリングワークフローに従って、テーブルの作成と操作、Delta Lake へのデータの取り込み、メダリオンアーキテクチャによるデータの変換、Databricks Workflows を使用したデータエンジニアリングタスクのオーケストレーションなどのタスクを実行します。また、Databricks が Databricks SQL、Lakeflow 宣言型パイプライン、Unity Catalog を使用してデータウェアハウジングのニーズをサポートする方法についても説明します。

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 環境で学んだことを実践するための包括的なラボ演習も行われます。

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Free

Onboarding

Apache Spark Developer

Monitoring and Optimizing Apache Spark Workloads on Databricks - Japanese

このコースでは、セキュアなデータガバナンス、アクセスコントロール、リネージトラッキングのためのUnity Catalogを中心に、スケーラブルなデータワークフローのためのレイクハウスアーキテクチャとメダリオン設計を探求します。カリキュラムには、Delta Lakeを使用した信頼性の高いACID準拠のパイプラインの構築も含まれます。パーティショニング、キャッシング、クエリチューニングなどのSpark最適化テクニックを検証し、パフォーマンスモニタリング、トラブルシューティング、効率的なデータエンジニアリングとアナリティクスのベストプラクティスを学び、現実世界の課題に取り組みます。

Languages Available: English | 日本語 | 한국어

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Associate