Get Started with Databricks for Generative AI - Japanese

このコースでは、Mosaic AIプラットフォームを実践的に紹介し、Gen AIシステムを構築およびデプロイするためのキーコンポーネントと機能に焦点を当てます。参加者は、Databricks がスケーラブルなGen AI ソリューションの開発をどのように促進するかを学び、Vector Search、エージェントフレームワーク、MLflow のモデル追跡とロギングのためのGen AI 機能などの Mosaic AI ツールを探索します。このコースでは、検索拡張生成(RAG)パイプラインの構築と評価、Gen AIエージェントのデプロイ、評価 frameworksを活用してパフォーマンスを最適化する実践的な経験を積むことができます。このコースを修了すると、学習者は Mosaic AI を使用して一般的なGen AI アプリケーションを設計、デプロイ、監視するスキルを身に付けることができます。

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

Skill Level

Onboarding

Duration

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。:

• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作 (クラスターの作成、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使用)

• Python プログラミングと APIs (Databricks SDK, 外部モデル統合) の操作に関する基本的な知識

• モデルのトレーニング、評価、デプロイの概念など、機械学習の基礎の理解

• Gen AI の概念 (大規模言語モデル、プロンプトエンジニアリング、ハルシネーション、検索拡張生成) に関する基本的な知識

• データガバナンスとモデルレジストリ操作の Unity Catalog に関する中級レベルの経験

• ドキュメント検索のためのvector searchと類似性検索の概念に関する基本的な知識

• エクスペリメント追跡、モデルロギング、および評価frameworkの MLflow に精通していること

• Delta Lakeとデータ管理の概念(テーブル、スキーマ、データ形式)の理解

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Data Engineer

Databricks Data Privacy - Japanese

このコンテンツは、Databricks内でのデータプライバシー管理に関する包括的なガイドを提供します。Delta Lakeアーキテクチャ、リージョナルデータ分離、GDPR/CCPAコンプライアンス、チェンジデータフィード（CDF）の使用といった主要トピックを網羅しています。実践的なデモとハンズオンラボを通じて、参加者は機密データの保護とコンプライアンス確保のためのUnity Catalog機能の使用方法を学び、データ整合性を効果的に保護する能力を身につけます。

注記：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの2回目です。

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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Japanese

このコースでは、DevOpsの原則とDatabricks projectへの応用について包括的に解説します。まず、DevOps、DataOps、継続的インテグレーション（CI）、継続的デプロイメント（CD）、テストといった中核概念の概要から始め、これらの原則をデータエンジニアリングパイプラインに適用する方法を探求します。

コースでは次に、CI/CDプロセス内での継続的デプロイに焦点を当て、プロジェクトデプロイのためのDatabricks REST API、SDK、CLIなどのツールを検証します。Databricks Asset Bundles（DAB）について学び、それらがCI/CDプロセスにどのように組み込まれるかを理解します。DABの主要コンポーネント、フォルダ構造、Databricks内の様々なターゲット環境へのデプロイを効率化する仕組みについて深く掘り下げます。さらに、Databricks CLIを使用して、異なる構成を持つ複数環境向けにDatabricks Asset Bundlesの変数追加、修正、検証、デプロイ、実行を行う方法も学びます。

最後に、本コースではVisual Studio Codeをインタラクティブ開発環境（IDE）として紹介し、Databricks Asset Bundlesのローカル環境でのビルド、テスト、デプロイを可能にすることで開発プロセスを最適化します。コースの締めくくりとして、GitHub Actionsを用いたデプロイパイプラインの自動化を紹介し、Databricks Asset Bundlesを用いたCI/CDワークフローの強化を図ります。

本コース修了時には、Databricks Asset Bundles を使用して Databricks projectのデプロイを自動化し、DevOps プラクティスを通じて効率性を向上させるスキルを身につけることができます。

注：このコースは「Databricksによる高度なデータエンジニアリング」シリーズの4回目です。

AI/BI for Data Analysts - Japanese

このコースでは、Databricks が提供する機能を使用してビジネスインテリジェンスのニーズに対応する方法を学習します。 AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie。 Databricks データアナリストは、プラットフォーム内に AI/BI ダッシュボードと AI/BI Genie Spaces を作成し、関係者や必要な関係者によるこれらの資産へのアクセスを管理し、これらの資産が編集、更新、または廃止されたときに、そのライフサイクル全体にわたって維持する任務を負います。このコースでは、ビジネスインサイトのためのダッシュボードを設計し、それをコラボレーターや利害関係者と共有し、それらの資産をプラットフォーム内で維持する方法を参加者に指示することを目的としています。また、Databricks Data Intelligence Engineを活用した環境の構築と保守を通じて、AI/BI Genie Spacesを活用してセルフサービスアナリティクスをサポートする方法も学びます。

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