Databricks の学習はどこから始めればよいですか？

Databricks Contents Hub の Academic Series（データアナリスト編・データエンジニアリング編・機械学習編・大規模言語モデル編）が体系的な学習の出発点として最適です。ロール別のラーニングパスから自分の役割に合った順序でワークショップを進めることができます。

Databricks のワークショップは無料で受講できますか？

はい、Databricks Contents Hub に掲載されているハンズオンワークショップはすべて無料で受講できます。Databricks のアカウントがあれば、Academic Series から RAG・MLOps・Lakeflow まで日本語で実践的に学べます。

Databricks の学習に必要な前提知識は何ですか？

ワークショップによって異なります。AI/BI やラーニングパスの初級コンテンツは SQL の基礎があれば始められます。生成AI（RAG）や MLOps の中級コンテンツは Python の基本操作と機械学習の概念理解が望ましいです。各ワークショップ詳細ページに前提条件が明記されています。

日本語の Databricks 学習コンテンツはありますか？

Databricks Contents Hub は日本語ファーストで設計された学習コンテンツハブです。ワークショップ・デモ動画・ラーニングパス・リリースノートをすべて日本語で提供しています。Databricks Japan 公式の Qiita Organization や YouTube チャンネルも併用できます。

Databricks の学習で生成AI（RAG・LLM）を実践したいです。何から学べますか？

Academic Series 大規模言語モデル/エージェント編で LLM・AIエージェント・LLMOps の基礎を学び、続いて生成AI ワークショップ（RAGチャットボット構築）で Vector Search と Foundation Model APIs を使った実装をハンズオンで体験できます。さらに Claude Code × Databricks Apps ワークショップで AI 支援アプリ開発まで進められます。

Databricks のイベントや勉強会に参加するには？

Databricks Contents Hub の Events ページに、Databricks Japan が主催・参加する日本語ウェビナーやミートアップ、Data + AI Summit などのカンファレンス情報が掲載されています。日本のユーザーコミュニティ JEDAI（Japan Databricks User Group）のミートアップにも connpass から無料で参加できます。

「作って終わり」を卒業する──著者と学ぶ MLflow LLMOps もくもく会

JEDAI（Japan Databricks User Group）主催のオンラインもくもく会。LLM アプリは動かすところまでは案外すぐにたどり着けますが、「プロンプトをちょっと変えたら品質がこっそり劣化していた」「エージェントの挙動が複雑で何が起きているのか追えない」「気づけばトークンのコストが見えない場所で膨らんでいた」といった運用フェーズの難しさに正面から向き合うのが LLMOps です。書籍『MLflow で実践する LLMOps』の著者陣とのファイヤーサイドチャットに続き、トレーシングによる LLM アプリ内部の可視化、LLM-as-a-Judge による自動評価、Prompt Registry によるバージョン管理を、実際に手を動かしながら学びます。Zoom ウェビナーによるオンライン開催・参加費無料。受付 18:30 / 終了 20:00。

meetup / 2026-08-05T09:30:00+00:00 / オンライン（Zoom ウェビナー） / JEDAI - Japan Databricks User Group

登壇: 書籍『MLflow で実践する LLMOps』著者陣

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