日本 でのオンライン Databricks トレーニング

Databricks は、Spark、Delta Lake、Governance（Unity Catalog）を組み合わせた統合されたレイクハウスプラットフォームで、スケーラブルなデータエンジニアリングと分析ワークフローをサポートします。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データエンジニアリングの経験を持つ中級レベルの技術管理者向けで、Databricks、Spark、Delta Lake、Unity Catalog、およびネイティブワークフローを使用して複雑な手順型OLAPロジックをレイクハウスアーキテクチャに移行することを目指しています。

このトレーニングが完了すると、参加者は次のことができます：

• レイクハウスアーキテクチャとBronze→Silver→Gold（メダリオン）パターンを説明します。
• ストアドプロシージャのロジックをSpark DataFrameおよびノートブック実装に変換します。
• Delta Lakeを使用して、増分取り込み、マージ、最適化ルーチンを設計し、実装します。
• Databricks Workflowsを使用して、バージョン管理、テスト、ガバナンスを含むエンドツーエンドのパイプラインを構築します。

コースの形式

• 集中的な講師主導のセッションで、重点的なデモンストレーションと説明を行います。
• 代表的なデータセットと移行演習を使用した毎日のハンズオン実習を行います。
• ガイド付きコードレビューや、パフォーマンスチューニングクリニック、ワークフローオーケストレーションの練習を行います。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースは、環境、データセット、ガバナンス要件に合わせてカスタマイズできます。詳細についてはご連絡ください。

Databricks Lakehouse は、データエンジニアリング、データサイエンス、および分析を統合したプラットフォームで、単一のスケーラブルな基盤上でこれらを組み合わせています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルから上級レベルのデータエンジニアやアナリティクス実務者向けです。Databricks、Apache Spark、オーケストレーション、およびダウンストリーム可視化を使用したデータエンジニアリングにおけるエンドツーエンドでプロダクションレディなスキルを獲得することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります:

• Databricks Lakehouse プラットフォーム上でスケーラブルな ETL/ELT パイプラインを設計および実装する。
• 大規模データ処理と最適化のため、Spark と高度な SQL を効果的に使用する。
• Big Data ML パターンと Databricks ターリングを使用してモデルを構築、訓練、およびデプロイする。
• アナリティクスとレポートニーズに合わせたデータモデリングと取り込みパターンを実装する。
• Airflow/Astronomer でワークフローを自動化し、Git ベースの CI/CD でオペレーショナル化する。
• Tableau を使用して Databricks に接続したプロダクショングレードのダッシュボードと可視化を作成する。
• エンドツーエンドの Lakehouse ソリューションを示すカスタマイズされたキャップストーン プロジェクトを提出する。

コース形式

• 毎日のトピックに焦点を当てた理論的な講義と読書。
• Databricks およびクラウド環境での広範な実践ラボ。
• 週次の実践的な評価と認定バッジの準備。
• インストラクターのメンターシップとピアレビューによるガイダンス付きプロジェクト作業。
• カスタマイズされた最終キャップストーン プロジェクトとプレゼンテーション。

コースカスタマイゼーション オプション

• このコースのカスタマイズ版をご希望の場合、お問い合わせください。

Azure Databricks は、Microsoft Azure エコシステムを使用して大規模データ分析と機械学習をサポートするクラウドベースの協力プラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータ専門家を対象としており、Azure Databricks を使用して機械学習モデルを設計、構築、および展開する方法を学びます。金融業界向けのユースケースに焦点を当てています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to となります：

• Azure Databricks を使用して金融データで機械学習モデルを構築および訓練します。
• MLflow を使用して実験を追跡し、モデルを管理し、ソリューションを展開します。
• モデルを使用して異常検知、リスク評価、または金融業界のトレンド予測を行います。
• 持続的な評価用に ML モデルをスケーラブルなパイプラインに統合します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

Databricks は、大規模データと機械学習を協調環境で行うための統合アナリティクスプラットフォームです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、金融関連のユースケースで Databricks を使用して大規模データ分析を行う初級から中級レベルのデータアナリストや財務専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Databricks ノートブックを使用して金融データセットをクエリと分析する。
• 報告や洞察のために生の金融データをクリーニングと変換する。
• パフォーマンス追跡のためのダッシュボードとビジュアライゼーションを作成する。
• 共有ノートブック上でチームメンバーとリアルタイムで協力する。

コース形式

• 対話型講義とディスカッション。
• 多くの演習と練習。
• ライブラボ環境での実践的な実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Databricksを使用してデータ分析ソリューションを設定、デプロイ、および管理することを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• Databricksの設定と構成を行います。
• DatabricksとApache Sparkがどのように連携するかを理解します。
• Databricksでデータをロードおよび変換する方法を学びます。