Databricksドキュメント

Databricksドキュメントは、アナリティクスとAIの問題を解決するデータ アナリスト、 data scientists 、データ エンジニア向けのハウツー ガイダンスと参考情報を提供します。 Databricks Data Intelligence Platform を使用すると、データ チームがレイクハウスに保存されているデータを共同作業できるようになります。 「Databricks とは何か?」を参照してください。

ヒント

Databricks の技術ドキュメントは、クラウド プロバイダー別に整理されています。ページの右上隅にあるクラウド スイッチャーを使用して、 Amazon Web サービス、 Google クラウド プラットフォーム、またはMicrosoft Azureのいずれかを選択します。

Databricks を試す

タスク	説明
Databricks フリートライアルを開始する	無料トライアル アカウントにサインアップして、 Databricksを使い始めましょう。
既存のAWSアカウントを使用してDatabricksにサインアップします	最初の Databricks ワークスペースを構成し、アカウントのオンボーディングを完了します。
ワークスペースUI	Databricks ワークスペース インターフェイスのナビゲーションと使用の基本を学習します。
チュートリアル: ノートブックからデータをクエリして視覚化する	Databricks でのデータのアップロード、SQL クエリ、視覚化の作成を実際に体験します。
チュートリアル:ETL Lakeflow宣言型パイプラインを使用して パイプラインを構築する	Databricks を使用してデータを変換および処理するための最初の ETL パイプラインを作成します。

Databricksを探索する

タスク	説明
データガイド	データソースを検出して接続し、データ資産を管理し、探索的データ分析を実行します。
Databricks によるデータエンジニアリング	ETL パイプラインを構築および管理し、大規模なデータセットを処理し、データ ワークフローを調整します。
DatabricksにおけるAIと機械学習	MLflowとDatabricksツールを使用して、機械学習モデルと生成AIアプリケーションを開発、トレーニング、デプロイします。
チュートリアル: 検索エージェントの構築、評価、展開	エージェント フレームワークを使用してAIアプリケーションの生成を開始します。
Databricks AI/BI	ビジネスの知識とBIアナリティクスのためのダッシュボード、レポート、視覚化を作成します。
Databricksにおけるデータウェアハウス	SQLを使用してデータのクエリと分析を行い、スキーマを管理し、データウェアハウスのパフォーマンスを最適化します。
Lakebaseとは何ですか？	レイクハウスと統合された Lakebase を使用して、フルマネージド、PostgreSQL 互換データベースを作成および管理します。
Databricksで開発する	アプリケーションを構築し、 APIsを統合し、カスタム コードを使用してDatabricks機能を拡張します。

Databricks を管理する

タスク	説明
管理	アカウント設定を構成し、Databricks 環境全体でワークスペース、ユーザー、管理ポリシーを管理します。
セキュリティとコンプライアンス	セキュリティ制御を実装し、アクセス ポリシーを構成し、業界標準への準拠を確保します。
Databricksによるデータガバナンス	データガバナンスのフレームワークを確立し、データリネージを管理し、データ品質管理を実装します。

クイックリンク

リンク	説明
参考資料	Databricks REST API 、SDK、 Python APIs 、およびDatabricks SQLリファレンスを含む、 APIリファレンス ドキュメントの概要。
Databricksリリースノート	最新の製品アップデート、新機能、プラットフォームの改善について最新情報を入手してください。
ステータスページ	すべてのリージョンのシステム ステータス、サービスの可用性、メンテナンス スケジュールを監視するための Databricks ステータス ページに関する情報。
Databricks 技術用語集	Databricks 全体で使用される技術用語、概念、専門用語の定義を見つけます。
その他のリソース	制限と割り当て、リージョン、サポート、製品のフィードバック、無料トレーニング、移行ガイドなど。