Databricks AI/BI for Self-Service Analytics - Japanese

このコースでは、Databricks を使用するデータエンジニア向けに特別に設計された、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスと DevOps の原則について説明します。 参加者は、コード品質、バージョン管理、ドキュメンテーション、テストなどの主要なトピックで強力な基盤を構築します。 このコースではDevOpsに重点を置き、コアコンポーネント、利点、およびデータエンジニアリングワークフローの最適化における継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI/CD)の役割について説明します

PySpark でモジュール性の原則を適用して、再利用可能なコンポーネントを作成し、コードを効率的に構造化する方法を学習します。 実践的な経験には、pytest フレームワークを使用した PySpark 関数の単体テストの設計と実装、その後の DLT と Workflows を使用した Databricks データパイプラインの統合テストが含まれ、信頼性を確保します

このコースでは、Databricks Git フォルダーを使用した継続的インテグレーションのプラクティスの統合など、Databricks 内の基本的な Git 操作についても説明します。 最後に、REST API、CLI、SDK、Databricks アセットバンドル (DAB) など、Databricks アセットのさまざまなデプロイ方法の概要を説明し、パイプラインをデプロイして管理する手法に関する知識を身に付けます

このコースを修了すると、ソフトウェアエンジニアリングとDevOpsのベストプラクティスに習熟し、スケーラブルで保守可能、かつ効率的なデータエンジニアリングソリューションを構築できるようになります。

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このコースでは、生成AIシステムの構築と展開のためのキーコンポーネントと機能に焦点を当て、Mosaic AIプラットフォームの実践的な概要を説明します。参加者はDatabricksがスケーラブルな生成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、Agent Framework、モデル追跡およびロギングのためのMLflowの生成AI機能などのMosaic AIツールについて学習します。 このコースには、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation-RAG) パイプラインの構築と評価、生成AIエージェントの導入、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が含まれます。 コース終了時には、学習者はMosaic AIを使用して一般的な生成AIアプリケーションを設計、展開、監視するスキルを身に付けます。

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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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