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。

注：このコースは「Advanced Data Engineering with Databricks」コースの一部です。

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Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

このコンテンツは以下のようなスキル、知識、能力のある受講者向けに開発されています。

Databricksを使用して基本的なコード開発タスクを実行する能力 (クラスターの作成、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使用、GitからのReposのインポートなど)
PySparkの中級レベルのプログラミング経験
- さまざまなファイル形式やデータソースからデータを抽出
- いくつかの一般的な変換を適用してデータをクリーンアップする
- 高度な組み込み関数を使用して複雑なデータの形状変換と操作を行う
Delta Lakeを使用した中級レベルのプログラミング経験 (テーブルの作成、完全更新と増分更新の実行、ファイルの圧縮、以前のバージョンの復元など)

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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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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。

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