Deploy Workloads with Databricks Workflows - Japanese

Databricksジョブでタスクをスケジュールすることで、アプリケーションを自動的に実行し、レイクハウス内のテーブルを最新の状態に保つことができます。 Databricks SQLを使用してクエリとダッシュボードの更新をスケジュールすると、最新のデータを使用してすばやく分析情報を得ることができます。このコースでは、Databricks Workflow Jobs の UI を使用したタスクオーケストレーションについて紹介します。必要に応じて、ダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールして、本番運用データパイプラインの更新を反映させます。

この半日のコースでは、Databricksワークフロージョブを使用してデータパイプラインをオーケストレーションし、ダッシュボードの更新をスケジュールしてアナリティクスを最新の状態に保つ方法を学習します。 Databricks Workflowsの使用を開始する方法、オンデマンドクエリーにDatabricks SQLを使用する方法、本番運用データパイプラインの更新を反映するようにダッシュボードとアラートを構成およびスケジュールする方法などのトピックを取り上げます。

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Skill Level

Associate

Duration

Prerequisites

クラウドの基本的な概念 (仮想マシン、オブジェクトストレージ、ID管理) に関する初級レベルの知識
基本的なコード開発タスク (コンピュートの作成、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実行、Git からの Repos のインポートなど) を実行できる能力
SQL の基本的な概念 (CREATE、SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、WHILE、GROUP BY、JOINなど) に関する中級レベルの理解

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Machine Learning Practitioner

Machine Learning with Databricks - Japanese

Databricks で機械学習へようこそ。

このコースは、Databricks における機械学習ワークフローを習得するための起点となります。データの準備、モデル開発、デプロイメント、運用について、専門のインストラクターが詳しく解説します。受講者は、Databricks に特化したデータ探索、モデルのトレーニング、デプロイメント戦略に必要なスキルを学びます。コース修了時には、Databricks プラットフォーム上で機械学習ライフサイクル全体をナビゲートできる知識と自信を身に付け、堅牢な機械学習ソリューションを効率よく構築してデプロイできるようになります。

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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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Generative AI Engineer

Generative AI Engineering with Databricks - Japanese

このコースは、最新かつ最も一般的なフレームワークとDatabricksの機能を使用してGenerative AIアプリケーションを構築したいデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、その他のデータ実務家を対象としています。

以下では、このコースに含まれる4つのモジュール（4時間）について説明します。

Generative AI Solution Development:（ジェネレーティブAIソリューション開発）：このコースでは、RAG（retrieval-augmented generation）メソッドを使用したコンテキスト生成AIソリューションを紹介します。まず、Mosaic AI Playgroundを使って、RAGアーキテクチャとコンテキスト情報の重要性を紹介します。次に、Generative AIソリューションのためにデータを準備する方法を紹介し、このプロセスとRAGアーキテクチャの構築を結びつけます。最後に、コンテキスト埋め込み、ベクター、ベクターデータベース、Mosaic AI Vector Searchの活用に関する概念を探ります。

Generative AI Application Development：多段階推論LLMチェーンとエージェントを使用した高度なLLMアプリケーションを構築するための情報と実践的な経験が必要ですか？このモジュールでは、まず問題を構成要素に分解し、ビジネスユースケースを強化するために各ステップに最適なモデルを選択する方法を学びます。続いて、LangChainとHuggingFaceトランスフォーマーを利用して多段推論チェーンを構築する方法を紹介します。最後に、エージェントを紹介し、Databricks上で生成モデルを使用した自律エージェントを設計します。

Generative AI Application Evaluation and Governance：ジェネレーティブAIシステムの評価とガバナンスについて学びます。まず、評価とガバナンス/セキュリティシステムを構築する意味と動機を探ります。次に、評価およびガバナンスシステムをDatabricks Data Intelligence Platformに接続します。第三に、特定のコンポーネントやアプリケーションの種類に応じた様々な評価手法を学びます。最後に、パフォーマンスとコストに関するAIシステム全体の評価の分析でコースを締めくくります。

Generative AI Application Deployment and Monitoring：ジェネレーティブAIアプリケーションの展開、運用、監視の方法を学ぶ準備はできていますか？このモジュールでは、Model Servingのようなツールを使用したジェネレーティブAIアプリケーションのデプロイのスキルを習得します。また、ベストプラクティスと推奨されるアーキテクチャに従ってGenerative AIアプリケーションを運用する方法についても説明します。最後に、Lakehouse Monitoringを使用してジェネレーティブAIアプリケーションとそのコンポーネントを監視する方法について説明します。

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