Generative AI Fundamentals - Japanese

生成AIの基礎をご受講いただき、誠にありがとうございます。このコースでは、生成人工知能（AI）モデルを組織でどのように解釈し、活用できるかについて紹介します。まず、生成AIの概要を紹介します。生成AIとは何かについて説明し、特に大規模言語モデル（LLM）に注目します。次に、LLM アプリケーションとは何か、レイクハウス AI がどのように成功に貢献できるのか、さらに AI を導入する際の一般的な注意点について説明します。最後に、生成AIの導入や使用に際して、潜在的なリスクや課題を評価する場合に考慮すべき重要な側面についても取り組みます。

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Upcoming Public Classes

Data Analyst

Get Started with SQL Analytics and BI on Databricks - 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分析ワークフローを実行し、データウェアハウスの取り組みをサポートするための基本的なスキルを学習します。ワークスペースのツアーが提供され、カタログ、スキーマ、テーブル、コンピューティングクラスター、ノートブック、ダッシュボードなどのDatabricksのデータオブジェクトを操作する方法が示されます。次に、基本的なデータ分析workflowに従って、Databricks SQLを使用してデータを操作したり、Delta Lakeバージョンログを利用してタイムトラベルしたり、プラットフォーム内でダッシュボードを作成したり、自然言語プロンプトを使用してデータ探索用のジニースペースを作成したりといったタスクを実行します。また、Databricks SQL、Delta Live Tables、Unity Catalogを使用して、Databricksがデータウェアハウスのニーズをどのようにサポートするかについても学習します。 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、学習した内容をライブDatabricks Workspace環境で実践する総合的なラボ演習も実施されます。

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Machine Learning Practitioner

Get Started with Databricks for Machine Learning - Japanese

このコースでは、基本的な機械学習ワークフローを実行し、データサイエンスのワークロードをサポートするためにDatabricks Data Intelligence Platformを使用するために必要な基礎スキルを習得します。機械学習実践者の視点からプラットフォームを探索し、Databricks Notebooksを使用した機能エンジニアリングやMLflowを使用したモデルライフサイクル追跡などのトピックをカバーします。さらに、Mosaic AI Model Servingによるリアルタイムモデル推論について学び、AutoMLによるモデル開発に対するDatabricksの「ガラスボックス」アプローチを体験します。このコースには、インストラクター主導のデモンストレーションが3回含まれており、最後にはデモで取り上げられた概念を強化する総合的なラボが行われます。

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Data Engineer

Get Started with Databricks for Data Engineering - Japanese

このコースでは、Databricks データインテリジェンスプラットフォームを使用して、シンプルなデータエンジニアリングワークフローの実行とデータウェアハウジングのサポートを行えるようにするための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、ノートブックなどのDatabricks内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、Delta Live Tables、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、Databricks Workspaceのライブ環境で学習した内容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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