Databricks Streaming and Delta Live Tables - Japanese

Databricks ストリーミングと Delta Live Tables (SDLT) コースは、Databricks 認定プロフェッショナルデータエンジニア認定試験の準備を目的としています。このコースの内容は、データエンジニアラーニングパスのプロフェッショナルレベルのモジュールで構成されており、インストラクター主導のトレーニング(ILT)として提供されます。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。
Databricks データエンジニアリングとデータサイエンスワークスペース (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 からのリポジトリのインポートなど) を使用して、基本的なコード開発タスクを実行する機能
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)
Delta Live Tables (DLT) UIを使用したデータパイプラインの構成とスケジュール設定の初歩的な経験
PySparkを使用したDelta Live Tablesパイプラインの定義の初歩的な経験
- Auto LoaderとPySpark構文を使用してデータの取り込みと処理を行う
- APPLY CHANGES INTO構文を使用したチェンジデータキャプチャフィードの処理
- パイプラインイベントログと結果を確認して DLT 構文のトラブルシューティングを行う

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Upcoming Public Classes

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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