金融分野におけるDatabricksを活用したデータ分析のトレーニングコース

Azure Databricksは、Apache SparkおよびMicrosoft Azureエコシステムを利用してビッグデータ分析や機械学習を実現するクラウドベースの協働型プラットフォームです。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）で、Azure Databricksを用いて金融分野向けの機械学習モデルを設計・構築・展開したい中級レベルのデータ関連専門家を対象としています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• Azure Databricks上で金融データを用いた機械学習モデルの構築および訓練
• MLflowを活用した実験管理・モデル運用・ソリューションの展開
• 金融分野における異常検出、リスク評価、トレンド予測へのモデルの適用
• 継続的な評価を可能にする拡張性の高いMLパイプラインとの統合

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 多数の演習問題および実践的練習
• 実際の環境での手を動かした実装体験

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をニーズに合わせて調整したい場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

このインストラクター主導の実習形式トレーニング（日本にて開催、オンラインまたは会場での受講可）は、Databricksを用いてデータ分析ソリューションを構築・運用したいデータサイエンティストや開発者向けです。

本講座の終了時には、受講生は以下のことを実現できるようになります：

• Databricksのセットアップと設定を行う
• DatabricksとApache Sparkがどのように連携するかを理解する
• Databricks内でデータを読み込んで変換する方法を習得する

Databricksは、Spark、Delta Lake、そしてガバナンス機能としてのUnity Catalogを統合したLakehouseプラットフォームであり、スケーラブルなデータエンジニアリングや分析ワークフローを実現します。

本コースは講師によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、データエンジニアリングの知識を持つ中級レベルの技術管理者を対象としています。受講者は、複雑な手続き型OLAPロジックをDatabricksやSpark、Delta Lake、Unity Catalogを用いてLakehouseアーキテクチャへ移行する方法を学びます。

本コース修了後、受講者は以下のことが可能になります：

• LakehouseアーキテクチャおよびBronze→Silver→Gold（メダリオンパターン）の概念を説明できる。
• ストアドプロシージャに記載されたロジックを、Spark DataFrameやノートブック実装へ変換できる。
• Delta Lakeを活用して増分データの取り込みやマージ処理、最適化ルーチンを設計・実装できる。
• Databricks Workflowsを用いてバージョン管理やテスト、ガバナンス対応も含むエンドツーエンドのパイプラインを構築できる。

コース形式について

• 講師主導の集中セッションで、実践的なデモンストレーションや解説を交えて進められます。
• 毎日、実際のデータセットを用いた移行演習が行われるハンズオン形式です。
• コードレビューやパフォーマンスチューニングの演習、ワークフロー連携の練習も含まれます。

カスタマイズオプションについて

• 本コースはお客様の環境やデータセット、ガバナンス要件に合わせて調整が可能です。詳細についてはご相談ください。

このインストラクター主導の実演付きトレーニング（オンラインまたは対面）は、DatabricksとPySparkを使用してスケーラブルなデータパイプラインを構築し、既存のSQLワークフローを移行したいと考えているデータエンジニア、データアナリスト、およびデータ専門家を対象としています。