コース
Databricks の基本概念
基礎スキルレベル
更新日 2025/02
DatabricksData Engineering4時間19 ビデオ60 演習3,900 XP22,331修了証明書
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Businessをお試しくださいコース説明
レイクハウスの力を学びましょう 現代のデータが溢れる世界において、私たちは可能な限りデータ駆動型でいられるようなツールを必要としています。本コースでは、Databricks Lakehouse Platformがデータ処理プロセス向けに単一でスケーラブルかつ高性能なプラットフォームを提供する仕組みを、最初から最後までご案内いたします。実際のデータセットを用いて作業することで、Databricksプラットフォーム内での様々なタスクの達成方法を学べます。コースの開始にあたり、Databricksプラットフォームの管理方法と、環境を安全に設定する方法について学んでいただきます。
スケーラブルなデータエンジニアリングを実践する ワークスペースの設定が完了しましたら、Databricksを使用した強力なデータパイプラインの作成方法について学んでいただきます。データセットに対して様々な変換を適用し、ブロンズからシルバー、そしてゴールドへと段階的に移行させます。これはメダル構造における処理の流れとなります。Databricksクラスターが、すぐに利用可能な計算能力とスケーラビリティを提供する方法について学んでいただけます。エンドツーエンドのDatabricksワークフローを設定し、データパイプライン全体を自動化していただきます。
レイクハウスをデータウェアハウスとしてご利用ください レイクハウスアーキテクチャの重要な特徴の一つは、従来のデータウェアハウスと同様にデータストレージに対してクエリを実行できる点です。このセクションでは、Databricks SQLがデータレイク上に、ご希望のデータウェアハウジング性能を実現する方法についてご説明いたします。標準的なANSI SQLを使用したクエリの作成方法を学び、その結果を用いて、データセット全体に対してアドホックなダッシュボードを作成する方法を習得いただけます。
ガバナンスされたデータサイエンスおよび機械学習を導入する 最後に、Databricksがデータサイエンスおよび機械学習のユースケース向けに、包括的なツール群を提供する方法についてご説明いたします。MLOps向けの完全に統合されたMLFlowフレームワークを使用して、モデルを追跡および評価する方法を学んでいただけます。フィーチャーストアとモデルレジストリが、本番環境向けの機械学習モデル作成プロセスをいかに簡素化するかを学んでいただけます。最後に、組み込みのモデル提供機能を使用して、モデルを展開および監視する方法について学んでいただきます。
前提条件
Intermediate SQLUnderstanding Data EngineeringUnderstanding Machine Learning1
Databricks へようこそ
クラウドデータ戦略における新しいレイクハウスのパラダイムと、Databricks Lakehouse プラットフォームがどのようにデータアーキテクチャをモダナイズするかを学びます。Databricks プラットフォームの基盤となるコンポーネントと、それらがどのように連携するかを理解します。
2
データエンジニアリング
Databricks の機能を使って、データの処理・変換・クレンジングを行う方法を学びます。Delta ストレージ形式、Delta Live Tables、Workflows といった機能を組み合わせ、エンドツーエンドのデータパイプラインを構築する練習をします。
3
Databricks SQL とデータウェアハウジング
Business Intelligence（BI）のユースケース向けに、Databricks Lakehouse プラットフォームをデータウェアハウジングの解決策として活用します。Databricks に組み込まれた SQL 最適化機能を使い、データに対するクエリやダッシュボードを作成します。
4
大規模アプリケーションと Machine Learning のための Databricks
Databricks を使って、managed MLFlow により Machine Learning のパイプラインを管理します。Feature Store、Model Registry、Model Serving Endpoints を用いて、モデル開発ライフサイクルをエンドツーエンドで辿り、レイクハウス上に堅牢な MLOps 基盤を構築します。
Databricks の基本概念
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