Get Started with Databricks for Data Engineering - 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エンジニアリングワークフローを実行し、データウェアハウジングの取り組みをサポートできるようにする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、Databricks Notebooks など、Databricks 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、Lakeflow 宣言型パイプライン、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、ライブの Databricks Workspace 環境で学んだこと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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Skill Level

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Duration

Prerequisites

データエンジニアリングの原則とトピック (データ収集、抽出、取り込み、変換など) に関する基本的な理解。

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Upcoming Public Classes

Get Started with Data Governance on Databricks - Japanese

このコースでは、ハンズオンデモとキャップストーンラボを使用して、Unity Catalog および Databricks でのきめ細かなアクセス制御について説明します。テーブルの種類、カタログとスキーマの構成、グループベースのアクセス管理、およびアクセス制御の移行戦略について学習します。このコースには、行レベルのセキュリティと列マスキングによるきめ細かなアクセス制御の適用、属性ベースのアクセス制御、制御の組み合わせ、制御の移行、および包括的なガバナンス実装のためのラボに関するデモが含まれています。

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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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SQL Analytics on Databricks - Japanese

このコースでは、特に Databricks SQL に焦点を当てて、データ分析に Databricks を効果的に使用する方法を学習します。 Databricks データアナリストの責任には、関連データの検索、潜在的なアプリケーションのための分析、貴重なビジネスインサイトを提供する形式への変換が含まれます。

また、データオブジェクトの管理における自分の役割と、ノートブック、SQL エディター、Databricks SQL などのツールを使用して Databricks データインテリジェンスプラットフォーム内でデータオブジェクトを操作する方法についても理解できます。

さらに、データ資産とプラットフォーム全体の管理における Unity Catalog の重要性についても学習します。最後に、このコースでは、Databricksがパフォーマンスの最適化を促進する方法の概要を説明し、クエリーインサイトにアクセスして、DatabricksでSQLアナリティクスを実行するときにバックグラウンドで発生するプロセスを理解する方法について説明します。

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