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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。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español française

Skill Level
Onboarding
Duration
2h
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。

  • データエンジニアリングの原則と、データ収集、抽出、取り込み、変換などのトピックの基本的な理解。

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
May 30
09 AM - 11 AM (Asia/Tokyo)
Japanese
Free
Jul 25
09 AM - 11 AM (Asia/Tokyo)
Japanese
Free

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Upcoming Public Classes

Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - 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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Free
2h
Associate

Questions?

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