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。

Closing the AI Context Gap

AIに自社の文脈を与え、信頼できる答えと自律的なアクションにつなげる方法をGenie Ontologyを軸に解説するグローバルウェビナー(APAC向けセッション)。AIの課題は知能ではなく文脈です——業務の実態はダッシュボード・ドキュメント・チケット・チャットに散在し、統合された文脈レイヤーがなければAIはサイロに閉じたままで、現場は自分で素早く信頼できる答えを得られず、データチームはアドホックな依頼に追われ続けます。ビジネス用語・エンティティ・KPIを継続的に推論するLiving Context Graph、ユーザーごとのアクセス権限に基づく回答、ノーコードでエージェント・アプリ・自律アクションへつなぐ流れ、Slack・Teams・モバイル・MCPからの利用までを扱います。英語配信(日本語・韓国語字幕あり)。登録時にSelect Broadcastで「APAC」を選択してください。日本時間2026年9月24日(木) 13:00-14:10(9:30 AM IST / 12 PM SGT / 2 PM AEST)。

webinar / 2026-09-24T04:00:00+00:00 / オンライン / Databricks

登壇: Ken Wong (Senior Director of Product Management / Databricks)、Chao Cai (Sr. Director of Engineering / Databricks)、Elise Georis (Sr. Product Manager / Databricks)、Richard Tomlinson (Director, Product Marketing / Databricks)

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