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。

AI時代のテーブルフォーマット最前線 IcebergとLanceから見る次世代データ基盤の片鱗

ファインディ株式会社主催のオンラインイベント。AIの進化に伴いデータ基盤にも新たな変化が求められています。従来の分析ワークロードだけでなく、ベクトル検索や機械学習、マルチモーダルデータなど異なるデータの扱い方が広がる中で、それを支える「テーブルフォーマット」も進化しています。本イベントでは、オープンなテーブルフォーマットとして広く利用されているApache Icebergと、AI・MLワークロードを意識して設計されたLanceに焦点を当て、それぞれがどのような課題を解決するのか、特徴や最新動向を紹介します。データブリックスジャパンの田中智大が「Apache Icebergが拓くAI時代のオープンレイクハウス」として、マルチエンジン・マルチプラットフォームでのデータ活用を可能にするIcebergの役割、AI/MLデータパイプラインを支える基盤としての位置づけ、性能・スケーラビリティ・相互運用性の最新動向を解説します。続いてアマゾンウェブサービスジャパンの疋田宗太郎氏が「AI時代のマルチモーダルレイクハウス「Lance」入門」として、行レベルのランダムアクセスや検索インデックス、マルチモーダルデータの管理といった新しい要件に応えるOSSフォーマットLanceの概要・ユースケース・技術的な仕組みを紹介します。12:00オープニング、各セッション20分、12:43からQ&A、13:00終了。オンライン開催・参加費無料。

webinar / 2026-09-29T03:00:00+00:00 / オンライン / ファインディ株式会社

登壇: 田中智大（データブリックスジャパン株式会社 Senior Forward Deployed Engineer）、疋田宗太郎（べりんぐ／アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 Solutions Architect, OpenSearch）

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