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。

統合アナリティクスとAI のための、Databricksによるデータレイクハウス構築

月1回・60分でお届けする「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」10月回。多くの組織では、アプリケーション、ユーザー、データが分断された複雑なクラウドデータアーキテクチャを運用しています。その結果、分析の多くが古いデータに基づいて行われ、分析のための信頼できる唯一のデータソースも存在しないため、信頼性の高いインサイトをチーム全体で大規模に活用することが困難になっています。本ウェビナーでは、Databricks Data+AIプラットフォームのデータレイクハウスアーキテクチャによって、データレイクの経済性でデータウェアハウスのパフォーマンスを実現する方法をご紹介します。本ウェビナーで学べること: ・DatabricksのData + AIプラットフォームが、統合されたデータレイクハウスアーキテクチャをどのように支えるか・データレイクハウス全体のコンピュート、データアクセス、ユーザーを管理・監視する方法・データチームやアナリストが、組み込みのSQLエディタ、AI/BI、バンドルされたAIコワーカー機能Genieによって、データレイクハウスのデータを直接・迅速に分析する方法データブリックス・ジャパンの技術者による重要コンセプトの解説と、Databricksのライブ環境を使ったデモで構成されます。ハンズオントレーニングの実施はありません。

webinar / 2026-10-14T04:00:00+00:00 / オンライン / Databricks Japan

月1回・60分でお届けする「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」10月回。

多くの組織では、アプリケーション、ユーザー、データが分断された複雑なクラウドデータアーキテクチャを運用しています。その結果、分析の多くが古いデータに基づいて行われ、分析のための信頼できる唯一のデータソースも存在しないため、信頼性の高いインサイトをチーム全体で大規模に活用することが困難になっています。本ウェビナーでは、Databricks Data+AIプラットフォームのデータレイクハウスアーキテクチャによって、データレイクの経済性でデータウェアハウスのパフォーマンスを実現する方法をご紹介します。

本ウェビナーで学べること: ・DatabricksのData + AIプラットフォームが、統合されたデータレイクハウスアーキテクチャをどのように支えるか・データレイクハウス全体のコンピュート、データアクセス、ユーザーを管理・監視する方法・データチームやアナリストが、組み込みのSQLエディタ、AI/BI、バンドルされたAIコワーカー機能Genieによって、データレイクハウスのデータを直接・迅速に分析する方法

データブリックス・ジャパンの技術者による重要コンセプトの解説と、Databricksのライブ環境を使ったデモで構成されます。ハンズオントレーニングの実施はありません。

登壇: データブリックス・ジャパンの技術者

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