Get Started with Databricks for Data Engineering - 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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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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このコースでは、Databricks Unity Catalogを使用したデータガバナンスと管理について学習します。 まずデータ ガバナンスの基本概念から始め、データ レイクの管理における複雑さと課題、そして Unity Catalog の主要な機能に焦点を当てます。 次に Unity Catalog のアーキテクチャについて掘り下げ、メタストア、スキーマ、テーブル、外部ストレージ アクセスといった主要な概念を詳しく説明します。 セキュリティと管理について徹底的に説明し、Databricksのロール、ID管理、およびセキュリティモデルについて詳しく説明します。 高度なトピックには、きめ細かなアクセス制御と特権管理が含まれ、学習者はUnity Catalogで堅牢なデータガバナンスとセキュリティ対策を実装するためのスキルを身に付けることができます。 このコースには、理論的な知識を強化するための実践的なデモとラボが含まれています。

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